Android恶意软件APK的代码层次API使用特征揭示与聚类方法

随着智能手机的普及，Android平台上的恶意软件威胁日益严重，现有的静态分析技术往往侧重于分析APK的包配置，而忽略了代码本身的深入洞察。为了应对这一挑战，研究人员Ling Yang和Songjie Wei在他们的研究论文《基于代码分层API使用情况揭示Android恶意软件APK的继承》中提出了创新的方法。 论文的核心思想是，Android应用通过系统API进行功能实现和行为执行，而不同类型和代码家族的恶意软件通常具有相似的API调用模式和结构。他们主张通过构建APK在不同代码层次（如数据包、类和函数）上的API使用特性，来识别和理解这些恶意软件的行为特征。这包括将API的使用情况组织成一个树状结构，这种结构化的方式有助于清晰地展示和分析API的使用情况。 构建这样的树结构后，可以通过比较不同APK的API使用模式来计算它们的相似性。这种方法旨在利用API的继承性和共用性来区分良性与恶意软件，从而支持更精确的恶意软件检测和分类。通过算法化的聚类过程，可以将APK划分为不同的恶意软件类型或家族，进一步提升恶意软件检测的准确性和效率。 初步实验结果证明了这一方法的有效性和可靠性。实验数据表明，基于代码分层API的使用情况分析能够有效识别出恶意软件的行为模式，从而在不依赖于运行时行为分析的情况下，提高恶意软件的检测覆盖率。这对于保护用户设备安全和维护Android生态系统的健康至关重要。 这篇研究论文为Android恶意软件检测提供了一种新颖且潜在有效的分析框架，它通过深入剖析APK的代码层次结构，揭示了API使用的内在规律，为对抗Android恶意软件的威胁开辟了新的思路。未来的研究可能在此基础上发展更精细的模型，以提高恶意软件的识别精度和抗干扰能力。