Android恶意软件静态检测：基于危险权限与行为分析

"该资源是一篇发表在2013年11月《东南大学学报（自然科学版）》上的科研论文，标题为“一种Android平台恶意软件静态检测方法”。作者通过结合危险权限检查和行为分析，提出了一种静态检测Android恶意软件的方法，旨在解决依赖病毒库的传统杀毒软件无法有效检测未知恶意软件的问题。该方法利用MD5值作为应用的签名进行快速匹配，对未检测过的APK进行权限和行为分析，包括污点传播和语义分析，以发现隐私窃取和恶意扣费等恶意行为。实验结果表明，该系统能成功检测出这些恶意行为，证明其有效性和实用性。" 这篇论文详细阐述了一种针对Android操作系统上恶意软件的静态检测技术。在Android平台上，恶意软件通常会通过申请不必要的危险权限以及执行特定的有害行为来侵犯用户隐私或造成经济损失。传统的反病毒软件依赖于定期更新的病毒库，对未知恶意软件的检测能力有限。 作者提出的方法分为两个主要步骤：对于已检测过的应用程序包（APK），利用MD5哈希值作为唯一标识，进行快速匹配和判断；对于新APK，则进行深度分析。首先，系统检查APK是否请求了被视为危险的权限，如访问联系人、短信或位置信息等。如果检测到这类权限，就会触发进一步的行为分析。 在行为分析阶段，论文引入了污点传播技术，它追踪应用程序中的数据流，查找可能的敏感信息泄露。污点传播分析可以帮助识别那些获取敏感数据并可能将其发送到远程服务器的代码段。此外，论文还采用了语义分析，通过对代码逻辑的理解，判断是否存在可能的恶意操作，例如擅自扣除用户费用。 由于该方法不依赖于病毒库，因此能够检测出已知恶意软件的新变种以及完全未知的恶意软件。实验结果显示，这种方法成功检测出了隐私窃取和恶意扣费的行为，证实了其在实际应用中的有效性。 这篇论文提出的静态检测方法是Android安全领域的一个重要贡献，它提供了一种更全面、更适应恶意软件演变的技术手段，有助于提升移动设备的安全防护能力。通过这种技术，可以更早地识别和阻止恶意软件的危害，保护用户的数据安全和隐私。