安卓恶意软件的分析与检测

为了充分说明安卓(Android)恶意软件的工作原理,分析并降低其威胁性,本文利用Android的安全机制缺陷和Service、Broadcast两个组件实现了一个隐私窃取软件。阐述了使用Android逆向工程技术完成恶意代码植入的方法。基于云安全技术和信息比对算法,设计出一个恶意软件静态检测方案,能够有效地在源码级完成恶意软件的检测工作。     

基于图注意力网络的安卓恶意软件检测

安卓恶意软件的爆发式增长对恶意软件检测方法提出了更高效、准确的要求.早年的检测方法主要是基于权限、opcode序列等特征,然而这些方法并未充分挖掘程序的结构信息.基于API调用图的方法是目前主流方法之一,它重在捕获结构信息,可准确地预测应用程序可能的行为.本文提出一种基于图注意力网络的安卓恶意软件检测方法,该方法通过静态分析构建API调用图来初步表征APK,然后引入SDNE图嵌入算法从API调用图中学习结构特征和内容特征,再通过注意力网络充分融合邻居节点特征向量,进而构成图嵌入进行检测任务.在AMD数据集上的实验结果表明,本文提出的方法可以有效检测恶意软件,准确率为97.87%,F1分数为97.40%.     

基于中间代码的恶意软件检测技术研究

软件的中间代码是位于机器语言和高级程序语言之间程序语言,具有容易理解的语义信息和控制结构信息,能真实地反映软件在执行过程中的实际情况.利用中间代码的语义信息来研究恶意软件,可以发现恶意软件的具体行为信息或特点;通过多种方式对比中间代码形成的控制流图整体或局部信息,实现恶意软件的检测.机器学习为软件安全性信息或规则挖掘提供便利,成为一种先进的恶意软件检测方法.本文从中间代码的语义信息和控制结构两方面对多种恶意软件检测技术进行归类与比较,同时对基于机器学习的中间代码处理与应用方法进行了深入分析和探讨.     

DBN和GRU混合的Android恶意软件检测模型

针对Android平台恶意软件数量增长迅猛,种类日益增多的现状,提出了一种基于深度置信网络和门控循环单元网络混合的Android恶意软件检测模型。通过自动化提取Android应用软件的特征,包括权限等静态特征和应用运行时的动态特征进行训练,对Android恶意软件进行检测和分类。实验结果表明,混合了门控循环单元网络和深度置信网络的混合模型,在检测效果上优于传统的机器学习算法和深度置信网络模型。     

一种安卓系统手机恶意软件链接串行联合检测方法

恶意软件链接将给人们的财产甚至生命安全带来极大威胁.为了保障移动终端通信的安全性,提出了一种安卓系统手机恶意软件链接串行联合检测方法,该方法设计了基于域名的黑白名单检测模块、敏感关键词检测模块及基于逻辑回归算法的检测模块.逻辑回归检测模型基于6种链接特征构建;3个检测模块以串行的方式递进工作,一旦得出检测结论即终止本次检测.实验测试结果表明,该方法可有效识别安卓系统手机恶意软件下载链接,检测准确率达98.5%以上;且检测速度较快,一个典型链接的平均检测时间约0.181 s.     

基于卷积神经网络Android恶意软件检测

随着智能手机的广泛使用,手机APP软件数量也日益剧增,产生了很多恶意APP软件,恶意APP软件可能会窃取手机里隐私信息,因此,检测恶意APP已成为一项重要的安全问题;其中Android系统市场占有率很高,恶意APP软件也数不胜数,因此,Android恶意软件的检测成为了研究的重点.鉴于很多APP都具备反编译功能,我们直...     

基于网络行为的Android恶意软件检测方案

随着科技的进步,智能手机进入了一个高速发展的阶段,Android手机则是其中最主要的推动力.不过随着Android手机普及,由系统自身安全机制缺陷所带来的安全威胁也越来越大.所以针对Android恶意软件设计出高效率、高准确性的检测方案是非常有必要的.笔者设计了一种基于网络行为分析技术的Android恶意软件检测方案.该方案一方面通过对软件的网络行为进行分析,能够准确地判断出该软件是否被篡改为恶意软件;另一方面,借助于云安全技术,将主要的检测工作部署在云端服务器上,使检测工作能够更加高效.     

基于集成学习的智能电网主机恶意软件检测方法

目前智能电网恶意软件检测系统主要基于特征库对已知恶意软件进行检测,不适用检测恶意软件未知变种.而现有基于机器学习的恶意软件未知变种检测方法的准确性和鲁棒性有待进一步提升,不足以满足智能电网实际需要.因此,提出一种基于集成学习的恶意软件未知变种检测方法,利用多源数据集和多种机器学习方法交叉构建单一检测模型,并设计一种基于Logistic的集成学习方法,构建恶意软件未知变种集成检测模型.实验对比分析表明,构建的集成检测模型相较于传统单一检测模型在准确性和鲁棒性方面有着显著提升.     

基于集成学习的安卓恶意程序检测技术

随着安卓恶意程序的数量的急剧增加,恶意程序检测已成为一个重要的研究课题.然而,目前许多研究表明,恶意程序的检测仍然需要改进,安卓的碎片问题和需要root权限,阻碍了这些方法的广泛使用.现有的杀毒程序依赖于需要实时更新的签名数据库,这无法检测出零日恶意程序.在本文中,我们提取了安卓程序中的特征,进行混合,选择集成算法中的DECORATE算法,并用WEKA工具辅助进行分类恶意程序的检测.该方法最终达到95.8%的检测精度,同时我们在真实的数据集上经过十折交叉验算实验及对比.     

基于AE-DBN的Android恶意软件检测

为了提高Android恶意软件检测的准确率和效率,提出一种在静态分析技术基础上利用自动编码器(AE)网络和深度信念网络(DBN)结合的Android恶意软件检测方案。首先通过静态分析技术,提取了权限、动作、组件和敏感APIs作为特征信息,其次通过AE对特征数据集进行降维,最后结合DBN进行更深层次的特征抽象学习,并训练DBN来进行恶意代码检测。实验结果证明,提出的方案与DBN,SVM和KNN进行比较,提高了检测效率和准确率,降低了误报率。     

基于异构图注意力网络的Android恶意软件检测

近年来Android已经成为最流行的移动操作系统,越来越多的移动终端恶意软件窃取用户的私人信息,对安全造成了严重的威胁。现有的检测方法通常是通过挖掘不同APK文件中具有显著区分度的特征信息,使用机器学习的方法对欧式空间数据进行检测,但这类方法往往没有考虑到特征的结构性依赖关系。因此,将Android应用程序的API调用、请求权限、访问URL和包含组件关系映射到一个大型的异质网络中,把原来的检测问题转换成节点分类任务,构造的异质信息网络通过节点级注意力将所有类型的节点映射到统一的特征空间中,学习元路径邻居节点的权重并将其聚合得到特定语义的节点嵌入。实验结果证明,基于异构图注意力网络的检测方法能充分利用异质信息网络的结构特征和语义信息,能有效检测Android恶意软件。     

基于系统调用的安卓寄生木马的检测

在基于安卓操作系统的手机中,很多安全检测软件对独立存在的木马有很好的防范能力,却很难检测出依附于正常程序的寄生木马,文中提出一种新的安卓寄生木马检测方法,通过检测手机发送的数据包实时确定发送包的端口,再根据已确定的端口和系统提供的信息,将会发现通过该端口发送包的进程,接着追踪到创建该进程的应用程序,最后通过分析程序的系统调用序列判断其是否有寄生木马,仿真实验显示该方法可以有效地检测出安卓寄生木马。     

一种基于RBAC扩展模型的Web系统权限控制方法

结合Web系统对权限管理的需求特点,提出并设计了一种扩展RBAC的权限控制模型,在其中扩展了系统资源的管理功能,增加了除角色之外的用户直接授权能力,进行了独立通用的数据库设计,并以组件模块的形式实现了模型原型系统。通过在实践中的应用,能够有效地解决web系统中复杂的访问控制问题,取得了良好的效果。     

基于免疫危险理论的手机恶意软件检测模型

为了提高智能手机恶意软件检测的自适应性和有效性,该文提出了基于免疫危险理论的手机恶意软件检测模型,该模型由4个部分组成:数据采集、危险信号生成、共刺激信号生成和预警部分,针对不同的恶意软件,采用微分方法表达危险信号,由自适应抗原提呈细胞产生相应的共刺激信号,最后对恶意软件产生预警.通过实验验证了该文模型的自适应性和有效性.     

基于Android签名及敏感权限分组的安全检测系统

基于Android的系统架构和安全机制,设计并实现了用于检测手机恶意应用App的系统.此系统通过对Android应用程序APK文件的签名及敏感权限分组的检测,有效判定恶意应用意图,排除安全隐患,从而保护用户权益.     

基于卡方检验的Android恶意应用检测方法

移动终端爆发式增长造成了恶意应用的大量出现,给用户的隐私安全和财产安全带来了巨大的危害.为提高Android应用恶意性检测的准确性,本文将卡方检验与基尼不纯度增量相结合获取更有价值的特征属性;并改进朴素贝叶斯算法提高Android应用恶意性判断的准确性.实验结果表明:新的特征处理方法能够有效提高检测性能;同时,改进后的朴素贝叶斯算法相比原始算法而言准确率有较大的提升.      

基于动态行为特征加权聚类的加壳恶意软件未知变种检测方法

攻击者为了逃避检测,常利用加壳技术对恶意软件进行加密或压缩,使得安全分析人员以及传统基于静态分析的恶意软件检测方法在恶意软件运行前难以利用反汇编等逆向工具对其进行静态分析。为检测加壳恶意软件,当前主要采用动态分析方法检测加壳恶意软件,然而受限于加壳工具种类和样本规模,以及恶意软件加壳行为带来的混淆噪声,导致传统基于机器学习检测方法存在准确率不足等问题。研究提取并分析加壳恶意软件运行时的系统调用行为特征,识别并筛选出敏感行为,旨在过滤脱壳行为噪声产生的影响;通过对系统调用行为特征加权降维,提升行为特征的有效性;通过对加权降维的行为特征进行聚类分析,最终实现加壳恶意软件未知变种检测和检测模型增量更新。实验结果表明,提出的基于动态行为特征加权聚类的加壳恶意软件未知变种检测方法检测误报率3.9%,相较几种典型机器学习检测方法呈显著降低。     

基于安卓的植物远程浇灌系统研发

基于安卓的植物远程浇灌系统可以为爱家居绿化但又因忙碌而忘记照顾植物的人群带来便利性。该系统由植物生长检测模块、浇灌模块、主控计算机和远程控制端组成,可实时检测土壤的温湿度、二氧化碳和紫外线强度的变化。当湿度达到设定下限时,系统会自动开始浇水,从而使植物正常健康生长。     

基于结构相似度的Android恶意软件检测

针对目前Android外挂恶意软件检测率低的问题,提出基于结构相似度的Android恶意软件检测算法.该算法首先使用逆向工程将App还原成源码,再利用源码中的class,method,API和系统命令构建结构图,利用互信息MI选出恶意App常用的API,再化简结构图,最后通过比对结构图包含敏感API的部分判断是否为恶意软件.该算法通过静态分析降低资源消耗、结构对比增加检测效率,从而达到提高外挂恶意软件检测率的目的.实验表明,该算法可行可靠.     

一种基于CIDF的入侵检测系统模型

给出了一种基于CIDF的入侵检测模型，该模型同时运用异常检测与特征检测，能够较好地检测到各种攻击，而且可以在有噪声数据的情况下对系统进行训练，克服了一般的基于异常检测的入侵检测系统要求在无噪声数据的情况下进行训练的缺陷。通过CIDF通信协议，入侵检测系统还可以与其他的入侵检测系统通信，实现多个入侵检测系统协同工作，大大提高了入侵检测的效率和成功性。