【摘 要】
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随着移动互联网的快速发展,移动终端及移动应用在人们日常生活中越来越重要,与此同时,恶意移动应用给网络和信息安全带来了严峻的挑战。Android平台由于其开放性和应用市场审
【机 构】
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计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）,江苏省软件新技术与产业化协同创新中心,南京大学计算机科学与技术系,南京大学软件学院,北京信息科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目课题(No.2016YFB1000802);国家自然科学基金项目(No.61472179,No.61572249,No.61632015,No.61561146394);计算机软件新技术国家重点实验室开放课题(No.KFKT2016B12)资助
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随着移动互联网的快速发展,移动终端及移动应用在人们日常生活中越来越重要,与此同时,恶意移动应用给网络和信息安全带来了严峻的挑战。Android平台由于其开放性和应用市场审查机制不够完善,使其成为了移动互联网时代恶意应用的主要传播平台。现有的恶意应用检测方法主要有静态分析和动态测试两种。一般而言,静态分析方法代码覆盖率高、时间开销小,但存在误报率较高的问题;而动态测试准确度较高,但需要实际运行应用,所需的时间和计算资源开销较大。针对上述情况,本文基于静动态结合的方法,自动检测恶意Android应用。首先,使
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