【摘 要】
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由于Android系统的开放性,Android应用程序能够通过非官方渠道安装在Android设备上,这为智能系统带来了安全风险。因此,研究如何检测Android恶意软件是非常有必要的。目前,许多基于机器学习的Android恶意软件检测方法都以应用编程接口(API)为特征,具有检测效率高、准确率高等优点。然而,由于这些方法将API作为一个独立的整体特征,当API因Android系统的发展而发生变化时
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由于Android系统的开放性,Android应用程序能够通过非官方渠道安装在Android设备上,这为智能系统带来了安全风险。因此,研究如何检测Android恶意软件是非常有必要的。目前,许多基于机器学习的Android恶意软件检测方法都以应用编程接口(API)为特征,具有检测效率高、准确率高等优点。然而,由于这些方法将API作为一个独立的整体特征,当API因Android系统的发展而发生变化时,这些方法检测准确率将大大降低。同时,这些方法大多只使用系统API,无法检测通过第三方API实现恶意行为的恶意应用。为了解决这些问题,本文提出了一种基于语义信息的API重构方法,并提出了一种基于重构API权重计算算法的特征选择方法。在此基础上,构建了一个基于重构API的Android恶意软件检测模型,对2015年至2019年的样本进行分析实验和对比实验。实验结果表明,本文的检测方法取得了很好的结果,在总共10000个恶意样本和10000个良性样本的混合样本集中取得了超过98%的准确率。并且当使用的训练集和测试集年份不一样时,本文方法明显优于两种典型的Android恶意软件方法。同时,为了进一步验证和说明恶意软件的恶意行为,本文将污点流分析的思想引入Android恶意软件的恶意软件行为检测。通过多种渠道收集Android的污点源和泄漏点API,使用基于重构API的方法对其进行重构。并根据来自20000个样本的语料库构建Word2Vec模型,利用余弦相似度来确定两个API的相似程度。将和重构污点源和泄漏点API相似的API作为扩展污点源和泄漏点。本文通过对Android程序的API调用图进行遍历,对扩展污点流分析得到该恶意软件的恶意行为。利用扩展污点流,本文为机器学习模型提供了可解释性,并且挖掘出了恶意软件的恶意行为,使得用户能够清楚的了解使用恶意软件可能存在的风险。通过在1000个恶意样本上的实验,本文方法能够在其中892个恶意软件中提取到有效的扩展污点流。
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