近年来,随着智能电视市场的快速发展,智能电视安全问题也变得日益突出。智能电视允许用户自由安装应用程序,这一机制在为用户带来舒适体验和个性化选择的同时,也为恶意软件进入应用市场创造了机会。恶意软件是威胁智能电视安全的主要来源,研究智能电视恶意应用检测技术对于保障智能电视的安全具有十分重要的意义。TVOS是我国自主研发的新一代具有自主知识产权、可管可控、安全高效的智能电视操作系统,其制定了全局的安全管理框架,采用多种安全技术手段,实现TVOS系统安全的全局防控。TVOS自带应用商店是TVOS应用安装的唯一途径,这在很大程度上保障了 TVOS上应用的安全可控,但也对应用的检测提出了更高的要求。如何检测和识别TVOS恶意应用并对其实施有效的监管,对保护智能电视安全环境及用户利益具有十分重要的意义。围绕TVOS应用分析与恶意应用检测的课题,具体开展了以下四方面的工作:(1)首先,详细介绍了 TVOS系统架构、TVOS应用及TVOS的主要技术特点,之后系统阐述了 TVOS系统的安全体系,包括安全管理框架、硬件安全、软件安全、网络安全、数据安全、应用安全等。(2)从应用市场采集了实际的TVOS应用,并对应用进行了字符串型特征的提取,包括权限特征、API调用特征、组件特征、代码相关的特征等9大类特征。基于提取的字符串型特征对TVOS应用进行深入的特征分析。之后结合现有的恶意应用检测技术,提出了基于单一分类器的TVOS恶意应用检测方法。(3)根据不同分类器对不同特征的检测效果不同,在单一分类器模型的基础上提出了基于组合分类器的TVOS恶意应用检测方法。该方法通过构建适合9类字符串型特征的最优分类器,在每类特征对应的最优分类器的基础上再使用提升算法对分类效果进行提升,最后通过综合判决给出检测结果。(4)对以上两种检测方法进行了设计和实现,并根据实验结果对算法进行了优化。实验结果表明,以上两种方法可以有效检测TVOS恶意应用,并具有较高的准确率和性能。