基于结构相似度的Android恶意软件检测 |
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引用本文: | 李蓉,周维柏. 基于结构相似度的Android恶意软件检测[J]. 宁夏大学学报(自然科学版), 2020, 41(1): 63-68 |
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作者姓名: | 李蓉 周维柏 |
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作者单位: | 广州商学院 信息技术与工程学院,广东 广州 511363;广州商学院 信息技术与工程学院,广东 广州 511363 |
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基金项目: | 广东省广东教育成果奖(高等教育)培育基金资助项目 |
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摘 要: | 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.
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关 键 词: | Android API 恶意软件 结构相似度 |
Malicious Android Detection Software Based on Structural Similarity |
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Keywords: | |
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