基于混合模型的Android恶意行为检测技术研究

发布时间：2019-11-22 17:31

【摘要】：Android操作系统是目前市场占有率最高的移动操作系统,随着用户的积累,各类Android应用不断丰富。但由于用户安全意识的薄弱和应用分发市场的混乱,恶意应用的数量也开始日益剧增。传统的恶意软件检测技术一般基于特征码匹配,不能有效的检测未知的Android应用,对Android未知应用的检测问题已经成为移动安全领域研究的热点。目前针对未知的Android应用可以通过提取特征数据采用数据挖掘算法进行检测,但单一的机器学习算法无法应对Android特征数据的多样性,也无法预知每类特征数据最适宜的分类统计算法。基于这些问题,本文设计了基于混合算法的检测模型MDHM。本文所做的主要工作如下:(1)对Android系统安全机制和恶意攻击检测技术进行了深入的研究。详细阐述了 Android系统自身的安全机制,包括进程安全、权限安全、通信安全等方面。同时还分析了常见的恶意应用攻击技术,并介绍了已有的恶意行为检测技术,对各自的优缺点进行了总结。(2)详细阐述了基于静态分析与动态分析相结合的Android应用特征数据提取方法,静态方法可以提取权限、第三方库等特征数据,并为动态分析提供运行参数;动态方法可以绕过代码混淆问题,检测运行时释放的恶意行为。本文还基于UI布局流提升了动态分析效率。(3)本文提出了基于混合算法的检测模型MDHM,针对不同类型的应用特征数据自动选择最优的机器学习算法,生成最终的恶意行为判定模型。可以有效了避免单一数据挖掘算法在解决多类特征数据时的局限性。本文还为检测模型了设计了多个扩展接口,可以通过系统迭代不断提升检测效果。本文使用动静结合的方式提取应用特征数据,基于混合算法构建了 Android恶意应用检测模型MDHM,使用Python语言、Scikit-learn机器学习库等工具加以实现,并通过实验数据验证了该检测模型的有效性。
【图文】：

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长到２０１４年的８１．５％，在中国市场中，截止２０１５年３月Ａｎｄｒｏｉｄ系统的市场占有率逡逑为７２％，苹果公司的ＩＯＳ系统为２６％，，微软的Ｗｉｎｄｏｗ邋Ｐｈｏｎｅ系统为１．２％，剩下的市逡逑场份额由Ｆｉｒｅｆｏｘ邋ＯＳ、Ｔｉｚｅｎ和Ａｌｉｙｕｎ邋ＯＳ等占有，市场占有率如图１．１所示。可以说逡逑Ａｎｄｒｏｉｄ系统在国内外移动终端系统中己经拥有了难以撼动的地位。逡逑１％邋１％逡逑７２气’逦■其他逡逑图１．１邋２０１５年手机系统的市场占比逡逑１逡逑

移动应用,权限,隐私,安装应用

付盾等成员，通过对上百万的样本数据进行采样分析，结合行业内的参考数据和移动逡逑市场的实际状况，发布了十大移动应用恶意行为，其中恶意扣费、山寨应用、恶意下逡逑载和隐私窃行为占了超过８０％的比例ｐ＼移动应用恶意行为ＴｏｐｌＯ如图２．１所示。逡逑跨平台感染歐０．５邋＿逡逑系统破坏：丨丨ｉ邋：丨；Ｕ逦ｉ邋：逡逑远程控制ＨＰ邋：邋１．４逡逑窃取资金４．９！逡逑资费消耗ｉｉｒｔｉｉｉｉｐｉ邋丨丨逡逑恶意传播ｎｉｉｍｉｗｉｐ邋ｉｉ丨丨丨Ｍ逡逑：Ｉ逦Ｉ逦Ｉ逦Ｉ邋：邋Ｉ邋Ｉ逦｜逦：逦Ｉ逦｜逦Ｉ逦＼逦：逦ｊ：逡逑隐私窃取逦１４．５：逡逑Ｉ逦Ｉ逦Ｉ逦Ｉ逦１＾１；逦Ｉ逦：逦｜逦Ｉ逦｜逦｜逦｜逦；逡逑静默下载邋ｗｍｍｍｍｗｍｍｍｍｗｗｉｍｉｐｉｐ！，ｕａ逡逑山寨应用邋＿ｐ＾ｉｉｉＨＲＩ＿ｌｉＲＨＰｉｌ８＿！ＲｎｉｐＰＭＲｉＰｎ＿邋２０．２逦：逡逑！逦１逦｜｜ｌ逦Ｉ逦Ｉ逦［逦Ｉ逦Ｉ逦Ｉ逦？逦Ｉ逦｜逦｜逦ｉ邋｜邋｜｜｜邋Ｉ逦Ｉ逡逑恶意扣费逦３０．ｐ逡逑０．０逦５．０逦１０．０逦１５．０逦２０．０逦２５．０逦３０．０逦３５．０逡逑百分比（％｝逡逑图２．１邋２０１５移动恶意行为ＴＯＰ１０逡逑从上图可以看出，传播最广的恶意行为是恶意扣费，主要手段是在用户不知情的逡逑情况下订购付费服务，一般是通过发送特定的短信代码。虽然用户在安装应用时可以逡逑修改应用的权限，拒绝部分敏感权限，但极少有用户有能力判断安装的软件需要使用逡逑的确切权限
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP316;TP309

【参考文献】