检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李雅琳重庆邮电大学

学位级别：硕士

日常生活中,手机的出现给当代人带来了无穷的便捷,它在生活中所起的作用也是越来越突出。此时操作系统也出现了各式各样的系列版本,它作为智能手机的支撑平台也逐渐被推广到人们的世界里。其中,android软件的市场占有率呈逐年上升趋势,... 详细信息

日常生活中,手机的出现给当代人带来了无穷的便捷,它在生活中所起的作用也是越来越突出。此时操作系统也出现了各式各样的系列版本,它作为智能手机的支撑平台也逐渐被推广到人们的世界里。其中,android软件的市场占有率呈逐年上升趋势,成为最流行的操作系统。由于权限需求的不断增大,导致一些窃取隐私或危及个人财产安全的恶意权限的申请变得愈发猖獗。因此,本文针对基于权限特征的android恶意程序检测进行了深入的研究,主要包括以下部分:1.提出一种基于改进朴素贝叶斯算法的android恶意程序检测方法首先,采用皮尔逊相关系数以及卡方检验相结合的方法对android恶意程序训练样本集进行预处理。通过皮尔逊相关系数找到对分类影响较大的属性特征之后,使用卡方检验过滤掉属性特征之间的冗余特征,从而提高属性之间的独立性,为接下来的朴素贝叶斯算法分类做好铺垫。其次,本文在改进加权朴素贝叶斯分类算法中借鉴信息增益率以及互信息的思想,采用信息增益率和互信息分别求出属性特征的权重并进行归一化处理,以此得到的权重有效地避免了属性特征权重相同导致的分类效果不佳的问题。同时,本文使用Jelinek-Mercer平滑技术原理,通过一系列仿真实验和分析,得到了模型参数?的最优值。把得到的改进朴素贝叶斯检测模型通过Jelinek-Mercer平滑处理后,解决朴素贝叶斯算法中出现分类“零概率”问题,取得了良好的分类效果。最后,本实验中的恶意应用程序检测率90%及总体检测准确率91%均高于Patrick ***,Liang Shuang两人的实验结果,说明了本文检测方法的合理性以及有效性。2.提出一种基于改进k-modes聚类算法的android恶意程序分类方法在获得android恶意应用程序之后,引入密度峰值聚类算法初始化k-modes类簇中心,避免了类簇中心选取敏感的问题。并使用改进k-modes聚类算法获得三个类簇。在三个类簇中,分别计算每个类簇中所有样本访问的关键权限的总个数以及各个关键权限在该类簇中被访问的次数,将三个恶意程序类簇进一步划分为高危恶意性类簇、普通恶意性类簇、低危无明显危害恶意性类簇,用户可以根据恶意程序的危害程度,进行不同的操作处理。在仿真实验中,Isredza Rahmi A Hamid提出的k-means聚类方法相比本文提出的基于改进k-modes聚类算法对android恶意程序进行分类中,评价指标值平均低了6%,本文算法与之相比具有较好的实验结果。

关键词： android恶意程序检测权限特征朴素贝叶斯聚类

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基于SimHash算法的android恶意程序检测

引用

计算机技术与发展 2017年第10期27卷 121-125页

作者：李红灵詹翊云南大学信息学院计算机科学与工程系云南昆明650091 云南省信息安全测评中心云南昆明650000

针对当前android应用程序良莠不齐,存在大量的恶意程序对个人隐私和信息安全构成严重威胁的现状,在分析基于MD5的传统特征代码检测技术的基础上,提出了利用SimHash算法,经过APK文件特征文本提取,特征文本数字指纹生成,数字指纹比对及比... 详细信息

针对当前android应用程序良莠不齐,存在大量的恶意程序对个人隐私和信息安全构成严重威胁的现状,在分析基于MD5的传统特征代码检测技术的基础上,提出了利用SimHash算法,经过APK文件特征文本提取,特征文本数字指纹生成,数字指纹比对及比对结果分析三个步骤,进行android恶意程序检测的新方法。为实现APK文件特征文本化,引入恶意软件分析程序***,同时,考虑到android特征的有效性,经研究需要选取android程序的权限及调用映射、广播接收器、服务等核心信息组合成对应APK文件的复合特征文本,将复合特征文本转换为字符串后利用程序进行海明距离计算,由海明距离判断待测试APK文件的安全性。通过实验进行实例分析,并将得到的检测效果与360杀毒软件做比较,发现基于SimHash算法的恶意程序检测方法,检测率高于360。

关键词： simHash算法 android恶意程序检测复合特征文本相似性比较

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基于朴素贝叶斯和权限相关的android恶意应用检测方法

基于朴素贝叶斯和权限相关的Android恶意应用检测方法

引用

作者：邓小林重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着现代快速的信息化发展,移动终端设备变得越来越流行。其中应用最广泛的是android系统,其安全问题得到了广泛的关注。权限管理是android安全机制的核心,许多研究人员通过分析权限管理,研究android的安全问题。以往的研究人员大多只... 详细信息

随着现代快速的信息化发展,移动终端设备变得越来越流行。其中应用最广泛的是android系统,其安全问题得到了广泛的关注。权限管理是android安全机制的核心,许多研究人员通过分析权限管理,研究android的安全问题。以往的研究人员大多只考虑样本中权限具有恶意相关性,很少考虑待测应用中可能出现新的权限,也可能具有恶意相关性。因此,为更加有效地检测android恶意程序,提出了一种改进朴素贝叶斯的android恶意程序检测模型。主要研究内容分为如下两部分:为了将未知权限的恶意相关可能性考虑到检测算法中,从而提高对android恶意程序的检测准确性,提出了改进朴素贝叶斯的恶意程序检测算法。考虑到收集的训练样本数量有限,获取到的恶意相关性权限有限,而测试样本中可能会出现新的不属于分类集合的权限,而这些权限也很可能具有恶意相关性。因此将这部分权限对检测结果的影响作为加权系数,对朴素贝叶斯算法进行加权,从而提高对android恶意程序的检测准确性。在改进朴素贝叶斯算法的基础上,考虑到还可以对检测模型进行改进,本文提出了基于权限相关和信息论的检测模型。利用皮尔逊相关系数对权限特征属性之间的相关性进行分析。通过计算权限属性之间的皮尔逊相关系数,利用所得的皮尔逊相关系数的值r来判断权限特征属性之间的相关性大小,并设定阈值?,去除皮尔逊相关系数低于阈值的权限特征属性,从而得到处理后的权限特征集。最后基于信息论对处理后的权限进行聚类去冗余,完成对检测模型的改进。在相同的实验环境中,将1725个android恶意应用程序和945个非恶意应用程序分为多组进行检测,通过对恶意和非恶意应用程序的检测率和误检率的分析,验证了本文检测算法的有效性和准确性,且对最新恶意程序的检测与其他相关检测对比效果更优。

关键词：朴素贝叶斯 android恶意程序检测权限特征相关系数信息论

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