【摘 要】
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Android恶意软件数量急剧增加,样本分析压力与日俱增,基于动态行为的自动化分析方法有效提升了恶意软件分析效率,但如何在短时间内全面有效触发恶意软件的各类潜在行为,成为
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202387,61202385);博士后基金(2012M510641);武汉市晨光计划项目(2012710367)等课题的支持
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Android恶意软件数量急剧增加,样本分析压力与日俱增,基于动态行为的自动化分析方法有效提升了恶意软件分析效率,但如何在短时间内全面有效触发恶意软件的各类潜在行为,成为自动化分析一个非常关键的问题。本文设计并实现了一种UI自动化触发与测试方法,以全面触发和监测软件潜在恶意行为。本文提出的测试方法控件覆盖度与Activity组件覆盖度分别达到92.1%、100%,与同类系统相比,可更全面地监测到潜在的动态敏感行为。
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