一种基于组合事件行为触发的Android恶意行为检测方法

作     者：张国印 曲家兴 付小晶 何志昌 ZHANG Guo-yin;QU Jia-xing;FU Xiao-jing;HE Zhi-chang

作者机构：哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 黑龙江省国防科学技术研究院哈尔滨150001 

基　　金：黑龙江省国防科学技术研究院支撑项目:移动APP恶意行为识别与逆向分析技术研究(20150309)资助 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2016年第43卷第5期

页      码：96-99,139页

摘      要：当前Android恶意应用程序在传播环节缺乏有效的识别手段,对此提出了一种基于自动化测试技术和动态分析技术的Android恶意行为检测方法。通过自动化测试技术触发Android应用程序的行为,同时构建虚拟的沙箱监控这些行为。设计了一种组合事件行为触发模型——DroidRunner,提高了Android应用程序的代码覆盖率、恶意行为的触发率以及Android恶意应用的检测率。经过实际部署测试,该方法对未知恶意应用具有较高的检测率,能帮助用户发现和分析未知恶意应用。

主 题 词：Android 恶意行为检测 动态分析 组合事件 自动触发 

学科分类：08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11896/j.issn.1002-137X.2016.5.018

馆 藏 号：203120784...