【摘 要】
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Android是目前最受欢迎的移动操作系统,经过多年的发展,目前已有海量的应用程序。而与此同时,Android平台上的恶意软件的数量也在急剧增加。为了有效地检测恶意软件,机器学习技术已被广泛应用在Android恶意软件检测领域。本文针对基于机器学习的Android恶意软件检测系统展开研究,研究成果主要有以下两个方面:·在面向Android平台的恶意软件检测系统中,API调用和权限是使用最为广泛的检
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Android是目前最受欢迎的移动操作系统,经过多年的发展,目前已有海量的应用程序。而与此同时,Android平台上的恶意软件的数量也在急剧增加。为了有效地检测恶意软件,机器学习技术已被广泛应用在Android恶意软件检测领域。本文针对基于机器学习的Android恶意软件检测系统展开研究,研究成果主要有以下两个方面:·在面向Android平台的恶意软件检测系统中,API调用和权限是使用最为广泛的检测特征,我们比较评估了这两种检测特征的在恶意软件检测中的表现,同时也为下个工作的替代模型构造提供思路。·基于机器学习的Android恶意软件检测也面临着对抗样本攻击。目前有很多灰盒与白盒的攻击,然而,更实用的威胁模型-黑盒对抗性攻击尚未得到很好的验证和评估。在本文中,我们填补了这一研究空白并提出了一个黑盒对抗攻击方法-ShadowDroid,来攻击基于机器学习的Android恶意软件检测平台。ShadowDroid尝试构建替代模型,替代模型的构造方法会参考我们前一个工作的结果。利用替代模型,我们可以识别并修改恶意应用程序的关键特征以生成对抗样本。利用这个方法我们进行了攻击实验,我们尝试攻击了9个基于机器学习的Android恶意软件检测框架,最后成功攻击了 5个平台。
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