基于权限频繁模式挖掘算法的Android恶意应用检测方法

作     者：杨欢 张玉清 胡予濮 刘奇旭 

作者机构：西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071 中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心北京100190 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61272481) 中国博士后科学基金资助项目(2011M500416 2012T50152) 北京市自然科学基金资助项目(4122089) 国家发改委信息安全专项基金资助项目(发改办高技1424)~~ 

出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期：2013年第34卷第S1期

页      码：106-115页

摘      要：Android应用所申请的各个权限可以有效反映出应用程序的行为模式,而一个恶意行为的产生需要多个权限的配合,所以通过挖掘权限之间的关联性可以有效检测未知的恶意应用。以往研究者大多关注单一权限的统计特性,很少研究权限之间关联性的统计特性。因此,为有效检测Android平台未知的恶意应用,提出了一种基于权限频繁模式挖掘算法的Android恶意应用检测方法,设计了能够挖掘权限之间关联性的权限频繁模式挖掘算法—PApriori。基于该算法对49个恶意应用家族进行权限频繁模式发现,得到极大频繁权限项集,从而构造出权限关系特征库来检测未知的恶意应用。最后,通过实验验证了该方法的有效性和正确性,实验结果表明所提出的方法与其他相关工作对比效果更优。

主 题 词：频繁模式 数据挖掘 恶意应用检测 权限特征 Android系统 

学科分类：08[工学] 0839[0839] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203153064...