Android智能手机的应用性能检测研究

发布时间：2017-06-09 12:18

  本文关键词：Android智能手机的应用性能检测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目前,市场上涌现了各种各样的移动应用程序(app),但程序管理类的应用程序却很少见。许多应用程序对于手机电量的使用效率不高,甚至有些应用程序花费大量的电量来运行一些对用户本身无关的进程。同时,恶意应用软件的数量与日俱增。这些恶意软件往往造成手机能量的大量消耗,缩短手机使用生命周期,并且能在用户不知情的情况下恶意获取一些私人信息。为解决这类问题,需要提供应用程序在用户手机内运行的详细信息,也需要从应用程序的相应评价机制来作出判断,从而协助用户有效地管理应用程序。本文结合模糊聚类算法,提出了一种用于Android系统应用程序的能耗异常检测方法。并设计了一款面向Android系统的应用管理程序,能检测出Android系统中应用的能量、函数调用和行为使用异常情况。整个系统分为智能手机端和终端两部分。在智能手机端,该系统能对智能手机所运行的应用程序进行一些基本操作,并收集所有应用的使用信息,发送给终端进行数据处理,得到各程序性能情况信息。在终端,该系统将先利用用户所传送的应用使用情况信息,通过本文所设计的能耗计算方法和模糊C-均值聚类算法获得各应用能耗信息,并对其能耗数据进行评级处理。利用所得的应用能耗信息和其他从用户智能手机端发送的各应用内存占有量、CPU使用率、Intent使用情况和Permission调用情况等信息,在终端利用AbnDroid算法对用户所使用的应用进行综合分析,从而了解各程序的活动情况,对各应用的性能做出评价。实验表明,该方法可对智能手机各应用程序的性能情况做出有效判断,有利于用户智能设备的稳定运行。
【关键词】：安卓 模糊C均值算法 异常检测 应用程序 性能 能量
【学位授予单位】：中南林业科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP316;TN929.53
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-18
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 异常检测研究现状9-15
• 1.2.1 基于电池能耗信息的异常检测10-11
• 1.2.2 基于网络信息流量的异常检测11-12
• 1.2.3 基于应用行为的异常检测12
• 1.2.4 基于函数调用情况的异常检测12-15
• 1.2.4.1 意图攻击14
• 1.2.4.2 权限许可攻击14
• 1.2.4.3 WebViews攻击14-15
• 1.3 智能手机应用检测研究现状15-16
• 1.4 研究意义16-17
• 1.5 本论文的主要研究工作17-18
• 2 应用性能检测系统设计方法18-27
• 2.1 应用能耗检测方法19-24
• 2.1.1 应用能耗检测方法设计原理20
• 2.1.2 应用能耗检测方法优化20-23
• 2.1.3 应用能耗异常的判定23-24
• 2.2 应用函数调用检测方法24
• 2.2.1 应用函数调用检测方法设计原理24
• 2.3 应用行为检测方法24-25
• 2.3.1 应用行为检测方法设计原理25
• 2.4 本章小结25-27
• 3 应用能耗检测系统设计27-37
• 3.1 系统框架设计27-32
• 3.1.1 手机进程控制27-28
• 3.1.2 运行应用列表28-30
• 3.1.3 应用能耗信息收集30-32
• 3.2 模糊聚类分析设计32-35
• 3.3 本章小结35-37
• 4 AbnDroid应用异常检测系统设计37-44
• 4.1 ComDroid设计原理37
• 4.2 AbnDroid设计分析37-42
• 4.2.1 文件分析38
• 4.2.2 X-Eprof38-42
• 4.2.2.1 相关应用异常检测方法38-41
• 4.2.2.2 X-Eprof应用行为检测方法设计41-42
• 4.3 本章小结42-44
• 5 系统测试与评价44-51
• 5.1 运行程序使用测试44-46
• 5.2 智能手机应用能耗模糊聚类分析测试46-48
• 5.3 应用性能检测测试48-49
• 5.4 本章小结49-51
• 6 总结51-54
• 参考文献54-62
• 攻读学位期间的主要学术成果62-64
• 致谢64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 孙其博;;手机病毒与移动通信安全[J];电信网技术;2008年07期

2 杨杰;;基于Linux的强制访问控制研究[J];电脑与电信;2008年11期

  本文关键词：Android智能手机的应用性能检测研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：435451