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基于系统调用的安卓恶意应用检测方法
被引量：
2
1
作者
陈昊
姜海涛
+3 位作者
郭静
周超
姚楠
徐建
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期720-724,729,共6页
针对恶意应用静态检测方法精度低的问题,以安卓(Android)应用运行时产生的系统调用为研究对象,提出1种恶意应用动态检测方法。将Android移动应用在沙盒环境下通过事件仿真获得的系统调用序列进行特征化,设计了基于系统调用次数和基于系...
针对恶意应用静态检测方法精度低的问题,以安卓(Android)应用运行时产生的系统调用为研究对象,提出1种恶意应用动态检测方法。将Android移动应用在沙盒环境下通过事件仿真获得的系统调用序列进行特征化,设计了基于系统调用次数和基于系统调用依赖图的2种特征表示方法。采用集成学习方法构建分类器,区分恶意应用和正常应用。采用来自于第三方应用市场的3 000个样本进行了实验验证。结果表明,基于系统调用依赖图的特征表示方法优于基于系统调用次数的特征表示方法,采用集成分类器具有较好的检测精度,达95.84%。
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关键词
安卓
恶意应用检测
静态检测
动态检测
特征化
系统调用次数
系统
调用
依赖图
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职称材料
题名
基于系统调用的安卓恶意应用检测方法
被引量：
2
1
作者
陈昊
姜海涛
郭静
周超
姚楠
徐建
机构
国网江苏省电力公司电力科学研究院
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期720-724,729,共6页
基金
国网江苏省电力公司科技项目(J2016022)
文摘
针对恶意应用静态检测方法精度低的问题,以安卓(Android)应用运行时产生的系统调用为研究对象,提出1种恶意应用动态检测方法。将Android移动应用在沙盒环境下通过事件仿真获得的系统调用序列进行特征化,设计了基于系统调用次数和基于系统调用依赖图的2种特征表示方法。采用集成学习方法构建分类器,区分恶意应用和正常应用。采用来自于第三方应用市场的3 000个样本进行了实验验证。结果表明,基于系统调用依赖图的特征表示方法优于基于系统调用次数的特征表示方法,采用集成分类器具有较好的检测精度,达95.84%。
关键词
安卓
恶意应用检测
静态检测
动态检测
特征化
系统调用次数
系统
调用
依赖图
Keywords
Android
malware detection
static detection
dynamic detection
characterization
system call frequency
system call dependency
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于系统调用的安卓恶意应用检测方法
陈昊
姜海涛
郭静
周超
姚楠
徐建
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
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