【摘 要】
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目前Android恶意代码泛滥,而传统的静态检测方法虽无需执行代码、效率高,但无法应对经过加固保护的恶意软件,以及被混淆的代码.因此,提出一种基于动态API调用序列的Android恶
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1509214,61772026);浙江省自然科学基金资助项目(LY16F020035)
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目前Android恶意代码泛滥,而传统的静态检测方法虽无需执行代码、效率高,但无法应对经过加固保护的恶意软件,以及被混淆的代码.因此,提出一种基于动态API调用序列的Android恶意代码检测方法.通过Xposed框架构建监控模块,将函数调用作为检测对象,直接对Android系统敏感API调用进行监控.随后,将收集到的函数调用序列作为特征,采用主题模型对其进行建模以及构建分类器,并且利用N-gram扩大模型的单词空间,提高模型的预测能力以及语义表达能力.最后通过机器学习的方法,对数据集进行分类,从而达到检测的目的.实验表明:提出的方法可以有效地检测出恶意应用的行为,并且有较高的检测精度.
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