【摘 要】
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Android系统自诞生以来一直占据着移动操作系统市场的主要份额,因此,针对Android平台的恶意软件、重打包应用数量呈逐年增长趋势,针对Android恶意软件的分析以及针对Android
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Android系统自诞生以来一直占据着移动操作系统市场的主要份额,因此,针对Android平台的恶意软件、重打包应用数量呈逐年增长趋势,针对Android恶意软件的分析以及针对Android重打包应用的检测成为了移动安全的研究热点。目前,针对Android恶意软件分析及Android重打包应用检测的方法主要可以分为两类:基于应用代码分析的方法和基于应用界面分析的方法。针对基于静态代码分析的Android恶意软件检测方法中存在的准确率较低、效率不高的问题,本文提出了一种基于敏感API函数调用子图同构的Android恶意软件检测框架——CGIDroid。实验表明,CGIDroid对未知Android应用的恶意性判定及恶意软件家族归属判定的总体准确率达96.77%,并且CGIDroid对经过简单混淆的Android恶意软件具有抗混淆性。针对基于用户界面分析的Android重打包应用检测系统中存在的鲁棒性问题,本文利用动态资源加载技术和动态代码加载技术实现了对基于静态用户界面分析的Android重打包应用检测系统的绕过。本文还提出了一种新颖的基于浮动窗口的攻击方法用于实现对基于动态用户界面分析的Android重打包应用检测系统的干扰。研究结果表明,当前基于应用界面分析的Android重打包应用检测系统的鲁棒性亟待提高。
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