【摘 要】
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目前,Android上恶意程序的识别主要通过静态检测,但普遍识别率不高。文章基于静态检测原理,使用了一种基于行为的检测方法,以变量跟踪以及函数等价匹配的方式来判断一个Andro
【机 构】
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北京大学软件与微电子学院信息安全系,国家计算机网络应急技术处理协调中心
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目前,Android上恶意程序的识别主要通过静态检测,但普遍识别率不高。文章基于静态检测原理,使用了一种基于行为的检测方法,以变量跟踪以及函数等价匹配的方式来判断一个Android安装包中是否存在恶意行为,从而增大了静态检测的准确率。在文章中,以短信吸费程序为样本,实现了这种基于行为分析的恶意程序检测工具。并在测试中证明了它的有效性。
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