基于可解释性的Android恶意软件检测

针对Android恶意软件检测, 通常仅有检测结果缺乏对其检测结果的可解释性. 基于此, 从可解释性的角度分析Android恶意软件检测, 综合利用多层感知机和注意力机制提出一种可解释性的Android恶意软件检测方法(multilayer perceptron attention-method, MLP_At). 通过提取Android恶意软件的应用权限和应用程序接口(application programming interface, API)特征来进行数据预处理生成特征信息, 采用多层感知机对特征学习. 最后, 利用BP算法对学习到的数据进行分类识别. 在多层感知机中引入注意力机制, 以捕获敏感特征, 根据敏感特征生成描述来解释应用的核心恶意行为. 实验结果表明所提方法能有效检测恶意软件, 与SVM、RF、XGBoost相比准确率分别提高了3.65%、3.70%和2.93%, 并能准确地揭示软件的恶意行为. 此外, 该方法还可以解释样本被错误分类的原因.     

可解释的基于图嵌入的Android恶意软件自动检测

Android恶意软件的几何式增长驱动了Android恶意软件自动检测领域的发展。一些工作从可解释性的角度来分析Android恶意软件,通过分析模型获取最大影响的特征,为深度学习模型提供了一定的可解释性。这些方法基于特征相互独立的强假设,仅仅考虑特征各自对模型的影响,而在实际中特征之间总是存在着耦合,仅考虑单个特征对模型的影响,难以反映耦合作用,不能刻画不同类型软件中敏感API的组合模式。为解决该问题,将Android软件刻画成图,并结合图的结构信息和图节点内部的信息提出了一种基于图嵌入的方法来检测Android恶意软件。该方法通过注意力机制学习Android软件的低维稠密嵌入表示。实验结果表明,使用学到的嵌入表示进行恶意软件检测,不仅具有较高的分类精度,还可以通过分析注意力分数较大的路径寻找影响模型决策的模式以及定位恶意行为所涉及的敏感API序列。     

基于深度神经网络的Android恶意软件检测方法

Android 系统正日益面临着恶意软件的攻击威胁。针对支持向量机等传统机器学习方法难以有效进行大样本多分类的恶意软件检测,提出一种基于深度神经网络的Android恶意软件检测与家族分类方法。该方法在全面提取应用组件、Intent Filter、权限、数据流等特征基础上,进行有效的特征选择以降低维度,基于深度神经网络进行面向恶意软件的大样本多分类检测。实验结果表明,该方法能够进行有效检测和分类,良性、恶意二分类精度为 97.73%,家族多分类精度可达到 93.54%,比其他机器学习算法有更好的分类效果。     

基于静态行为特征的细粒度Android恶意软件分类

由于Android系统的开放性,恶意软件通过实施各种恶意行为对Android设备用户构成威胁。针对目前大部分现有工作只研究粗粒度的恶意应用检测,却没有对恶意应用的具体行为类别进行划分的问题,提出了一种基于静态行为特征的细粒度恶意行为分类方法。该方法提取多维度的行为特征,包括API调用、权限、意图和包间依赖关系,并进行了特征优化,而后采用随机森林的方法实现恶意行为分类。在来自于多个应用市场的隶属于73个恶意软件家族的24 553个恶意Android应用程序样本上进行了实验,实验结果表明细粒度恶意应用分类的准确率达95.88%,综合性能优于其它对比方法。     

Android恶意软件的多特征协作决策检测方法

由于智能手机使用率持续上升促使移动恶意软件在规模和复杂性方面发展更加迅速。作为免费和开源的系统,目前Android已经超越其他移动平台成为最流行的操作系统,使得针对Android平台的恶意软件数量也显著增加。针对Android平台应用软件安全问题,提出了一种基于多特征协作决策的Android恶意软件检测方法,该方法主要通过对Android 应用程序进行分析、提取特征属性以及根据机器学习模型和分类算法判断其是否为恶意软件。通过实验表明,使用该方法对Android应用软件数据集进行分类后,相比其他分类器或算法分类的结果,其各项评估指标均大幅提高。因此,提出的基于多特征协作决策的方式来对Android恶意软件进行检测的方法可以有效地用于对未知应用的恶意性进行检测,避免恶意应用对用户所造成的损害等。     

一种基于混合特征的移动终端恶意软件检测方法

随着移动终端恶意软件的种类和数量不断增大,本文针对Android系统恶意软件单特征检测不全面、误报率高等技术问题,提出一种基于动静混合特征的移动终端恶意软件检测方法,以提高检测的覆盖率、准确率和效率.该方法首先采用基于改进的CHI方法和凝聚层次聚类算法优化的K-Means方法构建高危权限和敏感API库,然后分别从静态分...     

基于深度置信网络的Android恶意软件检测

针对采用重打包和代码混淆技术的Android恶意软件检测准确率低的问题,提出了一种基于深度置信网络的Android恶意软件检测算法。通过自动化提取Android应用软件的特征,构建对应的特征向量,训练基于深度置信网络的深度学习模型,实现了一种新的基于深度置信网络的Android恶意软件检测算法。实验结果表明,基于深度置信网络的深度学习模型可以更好地表征Android恶意软件,其检测效果也明显优于传统的机器学习模型。     

基于权限和API特征结合的Android恶意软件检测方法

随着Android操作系统的广泛应用,基于Android平台的应用程序的数量日益增长。如何有效地识别恶意软件,对保护手机的安全性至关重要。提出了基于权限和API特征结合的Android恶意软件检测方法,该方法通过反编译apk文件来提取权限特征和API特征,并将两者相结合作为一个整体的特征集合。在此基础上,采用分类算法进行恶意软件的甄别。实验结果表明,该方法的判别准确率高于权限集合或API集合单独作为特征的判别方法,从而能更加有效地检测Android恶意应用程序。     

改进随机森林在Android恶意软件检测中的应用

为解决Android恶意软件检测问题,提出一种利用多特征基于改进随机森林算法的Android恶意软件静态检测模型。模型采用了基于行为的静态检测技术,选取Android应用的权限、四大组件、API调用以及程序的关键信息如动态代码、反射代码、本机代码、密码代码和应用程序数据库等属性特征,对特征属性进行优化选择,并生成对应的特征向量集合。最后对随机森林算法进行改进,并将其应用到本模型的Android应用检测中。实验选取了6?000个正常样本和6?000个恶意样本进行分类检测,结果表明该方法具有较好的检测效果。     

深度可分离卷积在Android恶意软件分类的应用研究

传统机器学习在恶意软件分析上需要复杂的特征工程,不适用于大规模的恶意软件分析。为提高在Android恶意软件上的检测效率,将Android恶意软件字节码文件映射成灰阶图像,综合利用深度可分离卷积（depthwise separable convolution,DSC）和注意力机制提出基于全局注意力模块（GCBAM）的Android恶意软件分类模型。从APK文件中提取字节码文件,将字节码文件转换为对应的灰阶图像,通过构建基于GCBAM的分类模型对图像数据集进行训练,使其具有Android恶意软件分类能力。实验表明,该模型对Android恶意软件家族能有效分类,在获取的7 630个样本上,分类准确率达到98.91%,相比机器学习算法在准确率、召回率等均具有较优效果。     

基于机器学习算法的Android恶意程序检测系统

对于传统的恶意程序检测方法存在的缺点,针对将数据挖掘和机器学习算法被应用在未知恶意程序的检测方法进行研究。当前使用单一特征的机器学习算法无法充分发挥其数据处理能力,检测效果不佳。文中将语音识别模型与随机森林算法相结合,首次提出了综和APK文件多类特征统一建立N-gram模型,并应用随机森林算法用于未知恶意程序检测。首先,采用多种方式提取可以反映Android恶意程序行为的3类特征,包括敏感权限、DVM函数调用序列以及OpCodes特征;然后,针对每类特征建立N-gram模型,每个模型可以独立评判恶意程序行为;最后,3类特征模型统一加入随机森林算法进行学习,从而对Android程序进行检测。基于该方法实现了Android恶意程序检测系统,并对811个非恶意程序及826个恶意程序进行检测,准确率较高。综合各个评价指标,与其他相关工作对比,实验结果表明该系统在恶意程序检测准确率和有效性上表现更优。     

Fingerprinting Android malware families

The domination of the Android operating system in the market share of smart terminals has engendered increasing threats of malicious applications (apps). Research on Android malware detection has received considerable attention in academia and the industry. In particular, studies on malware families have been beneficial to malware detection and behavior analysis. However, identifying the characteristics of malware families and the features that can describe a particular family have been less frequently discussed in existing work. In this paper, we are motivated to explore the key features that can classify and describe the behaviors of Android malware families to enable fingerprinting the malware families with these features.We present a framework for signature-based key feature construction. In addition, we propose a frequency-based feature elimination algorithm to select the key features. Finally, we construct the fingerprints of ten malware families, including twenty key features in three categories. Results of extensive experiments using Support Vector Machine demonstrate that the malware family classification achieves an accuracy of 92% to 99%. The typical behaviors of malware families are analyzed based on the selected key features. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of the presented algorithm and fingerprinting method.     

一种基于深度学习的恶意软件家族分类模型

恶意软件的家族分类问题是网络安全研究中的重要课题,恶意软件的动态执行特征能够准确的反映恶意软件的功能性与家族属性。本文通过研究恶意软件调用Windows API的行为特点,发现恶意软件的恶意行为与序列前后向API调用具有一定的依赖关系,而双向LSTM模型的特征计算方式符合这样的依赖特点。通过设计基于双向LSTM的深度学习模型,对恶意软件的前后API调用概率关系进行了建模,经过实验验证,测试准确率达到了99.28%,所提出的模型组合方式对恶意软件调用系统API的行为具有良好的建模能力,为了深入的测试深度学习方法的分类性能,实验部分进一步设置了对抗样本实验,通过随机插入API序列的方式构造模拟对抗样本来测试原始参数模型的分类性能,对抗样本实验表明,深度学习方法相对某些浅层机器学习方法具有更高的稳定性。文中实验为深度学习技术向工业界普及提供了一定的参考意义。     

基于BPSO-NB算法的Android恶意应用检测方法

为了提高Android恶意应用检测效率,将二值粒子群算法(BPSO,Binary Particle Swarm Optimization)用于原始特征全集的优化选择,并结合朴素贝叶斯(NB,Nave Bayesian)分类算法,提出一种基于BPSO-NB的Android恶意应用检测方法。该方法首先对未知应用进行静态分析,提取AndroidManifest.xml文件中的权限信息作为特征。然后,采用BPSO算法优化选择分类特征,并使用NB算法的分类精度作为评价函数。最后采用NB分类算法构建Android恶意应用分类器。实验结果表明,通过二值粒子群优化选择分类特征可以有效提高分类精度,缩短检测时间。 