資料介紹
隨著Android用戶數量的迅速增長,Android惡意軟件的數量也呈噴井式增加,對于移動平臺上面臨的這種嚴峻考驗,加大移動平臺安全研究十分重要。因此,實現實時、準確的檢測對減少用戶的財產損失和隱私威脅有重要的作用。日前,Android平臺下惡意軟件的檢測方法主要有特征碼( Signature-based)檢測和行為(Behavior-based)檢測兩種。為了實現實時性檢測必須采用行為檢測的方法,因為特征碼檢測有滯后性,也就是只有用戶受到損失一定時間之后,惡意樣本才能被發現,而行為檢測的優點就是實時性,但由于Java代碼}昆淆等原因造成這種檢測方法的檢測率較低。為了在實現實時性的前提下來提高檢測率,必須解決代碼混淆問題。因此,文中提出一種基于Dalvik虛擬機指令的行為檢測方法。該檢測方法通過反編譯來分析Dalvik虛擬機代碼,獲取敏感信息的數據流,包括跟蹤敏感變量,函數和方法的調用等詳細情況進行分析研究,最終判斷該應用程序是否有惡意行為。
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