Android移动应用检测研究

随着Android操作系统在智能设备上的广泛应用,Android应用的安全性检测成为了当前关注的重点。为了从Android应用程序中检测出恶意软件,研究Android应用静态分析技术、动态分析技术及基于机器学习的Android应用检测技术。提出一个通用的恶意软件检测框架。该框架通过逆向工程从Android应用中提取(安全应用、受感染应用)特征信息并建立关键信息特征库。通过机器学习建立检测模型,采用分类检测技术完成检测。通过该检测框架,可在软件安装前执行应用安全评估,其检测正确率高,并具有良好的扩展性,为Android应用的安全性检测提供参考。     

利用OpenCV实现在Android 系统下 的文档去黑边

本文提出一种基于开源计算机视觉库OpenCV 实现Android 系统下文档去黑边的方法。介绍了如何在Android 中使用OpenCV,详细阐述了利用JNI 调用OpenCV 相关函数的具体步骤,即在调用摄像头时,所要考虑的内容,以及采 用Android NDK 生成共享库的关键过程。实验结果表明,此Android 应用程序对不同场景下不同种类的文档进行实时去黑边 的功能性能良好。     

基于改进随机森林的Android广告应用静态检测方法北大核心CSCD

Android广告应用对用户正常使用Android手机构成了威胁,传统的广告应用检测方法时间成本高且受限于动态特征,难以满足大规模、高精度的检测需求。为解决此问题,文章提出一种基于改进随机森林的Android广告应用静态检测方法。首先,基于广告应用的特点,文章在传统的应用程序编程接口、权限、意图的基础上,将第三方库纳入特征选择的范围;对数据集中的广告软件的APK提取静态信息进行统计学分析,筛选后确定基准特征集合,将APK特征向量化;然后基于集成思想,利用多种特征选择算法共同选择用于模型训练的特征并赋予特征权重;最后使用基于特征权重的改进随机森林算法提高分类器的性能。实验选取了5751个广告应用和3465个非广告应用进行分类检测,实验结果表明,该方法能在保证准确率的情况下,具有较快的检测速度。     

利用OpenCV实现在Android系统下的人脸检测

本文提出一种基于开源计算机视觉库 OpenCV（Open Source Computer Vision）实现 Android 系统下人脸检测的方法。简单介绍了开发环境搭建以及利用 Android 程序框架实现此应用程序的过程,同时详细阐述了利用 JNI（Java Native Interface）调用 OpenCV 相关函数的具体步骤,以及采用 Android NDK（Native Development Kit）生成共享库的关键过程。实验结果表明此 Android 应用程序人脸检测功能性能良好。     

基于Android的私密短信系统设计与实现

通过对Android短信库的研究,开发了基于Android的私密短信系统,实现了点到点的短信加密通信,重点阐述了系统的主要功能,短信收发流程和实现中的关键问题,本系统通过了真机运行测试。     

一种基于权限特征的Android恶意应用检测方法

针对Android手机应用程序存在的安全问题,对恶意应用的检测方法进行了深入研究,提出一种基于权限特征的Android恶意应用检测方法。方法中设计了一种挖掘权限频繁项集的算法——Droid FP-Growth。在构建权限关系特征库时,利用该算法挖掘样本集的权限频繁项集,获得检测规则。该算法仅需扫描两次样本集便可获得权限频繁项集,有效地提高了构建权限关系特征库的效率,同时也提高了检测的准确率。最终实验结果表明,方法对恶意应用的检测率达到81.2%,准确率达到83.6%,对比同类方法也一定优势。     

基于数据流深度学习算法的Android恶意应用检测方法

目前针对未知的Android恶意应用可以采用机器学习算法进行检测,但传统的机器学习算法具有少于三层的计算单元,无法充分挖掘Android应用程序特征深层次的表达。文中首次提出了一种基于深度学习的算法DDBN （Data-flow Deep BeliefNetwork）对Android应用程序数据流特征进行分析,从而检测Android未知恶意应用。首先,使用分析工具FlowDroid和SUSI提取能够反映Android应用恶意行为的静态数据流特征;然后,针对该特征设计了数据流深度学习算法DDBN,该算法通过构建深层的模型结构,并进行逐层特征变换,将数据流在原空间的特征表示变换到新的特征空间,从而使分类更加准确;最后,基于DDBN实现了Android恶意应用检测工具Flowdect,并对现实中的大量安全应用和恶意应用进行检测。实验结果表明,Flowdect能够充分学习Android应用程序的数据流特征,用于检测未知的Android恶意应用。通过与其他基于传统机器学习算法的检测方案对比,DDBN算法具有更优的检测效果。     

融合多特征的Android恶意软件检测方法

针对当前基于机器学习的Android恶意软件检测方法特征构建维度单一,难以全方位表征Android恶意软件行为特点的问题,文章提出一种融合软件行为特征、Android Manifest.xml文件结构特征和Android恶意软件分析经验特征的恶意软件检测方法。该方法提取Android应用的Dalvik操作码N-gram语义信息、系统敏感API、系统Intent、系统Category、敏感权限和相关经验特征,多方位表征Android恶意软件的行为并构建特征向量,采用基于XGBoost的集成学习算法构建分类模型,实现对恶意软件的准确分类。在公开数据集DREBIN和AMD上进行实验,实验结果表明,该方法能够达到高于97%的检测准确率,有效提升了Android恶意软件的检测效果。     

利用计算机视觉库的Android平台系统道路识别

利用计算机视觉库OpenCV和Android NDK编译技术在Android平台上实现道路识别的处理过程。首先简要介绍了开源计算机视觉库OpenCV及其移植到Android平台上的方法,该方法使Android平台的应用更加广泛,能够更好地实现各种复杂图像的处理。图像处理部分采用OpenCV的霍夫变换算法以及对象跟踪技术,经过Android平台上的测试,取得了较好的效果。     

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...     

Android实时流媒体监控的关键技术研究

以视频监控系统在物联网中的应用为背景,介绍了如何在Android平台上进行实时的视频监控系统的开发。在对Android操作系统进行深入分析的基础之上。提出了一个基于Android的流媒体监控方案,此方案通过移植X264开源库,实现了Android视频的H．264编码,并通过双缓冲文件搭建流媒体服务器对实时视频流进行发布。通过对系统的测试,指出了值得改进的方向,为今后的研究工作提供参考。     

基于Android平台的高职图书资源推介系统设计与实现

在高速无线网络日益成熟和智能手机大量普及的环境下,本文针对高职院校图书资源应用的实际需求,设计并实现了一款基于Android平台的图书资源推介系统,系统分为服务器端和Android客户端,服务器端通过互联网提供服务接口,Android客户端提供图书资源推介信息查询、收藏、管理、读者互动等功能。     

基于Android的安防视频监控系统

安防监控是未来智慧城市的重要发展方向之一,基于Android的视频监控使安防应用更为便捷、智能。本系统采用高性能的ARM Cortex-A8处理器,在Android系统之上构建了一个安防视频监控系统。采用Android底层的Linux内核驱动实现视频数据的采集,并通过移植x264和JRTPLIB库实现了视频数据的H．264编码和RTP协议传输,保证了视频监控具有较好的实时性和可靠性。     

利用 OpenCV 实现在 Android系统上的图像边缘检测

论文提出了利用OpenCV实现在Android系统上图像边缘检测的方法。介绍了Android NDK开发环境的搭建,利用JNI调用OpenCV中的Canny算子,采用Android NDK生成动态链接库。实验结果表明在Android系统上图像边缘检测功能和性能良好。     

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。     

基于场景模式的智能家居系统设计

为了使家居系统更加人性化,设计了一种基于场景模式的智能家居系统。该系统以Android手机为监控终端,以USB无线网卡、GPRS模块和S3C2440构成家庭网关,以nRF24LE1为家庭节点组网模块。介绍了该系统的无线组网协议、节点及网关硬件组成、网关服务程序设计和Android监控界面设计。     

基于Android平台的无线视频监控

随着科技生活的发展,人们对视频监控的要求越来越高.提出了一种基于Android平台的移动音视频监控系统.该系统利用Mediastream2实现流媒体的处理,ORTP实现流媒体的安全可靠传输,以及FFMpeg实现音视频的编解码.重点讲解了音视频库FFMpeg中对视频和音频的编解码处理过程以及是如何将音视频同步输出的.最后在嵌入式平台TQ210上测试可实现实时的视频监控.     

基于Android的多功能文件管理系统的设计与实现

文章所涉内容是一款基于Android的多功能文件管理系统的设计与实现。该设计以Android系统为开发平台,其目的是开发出一种方便用户使用的管理软件,使其具有文件浏览、文件权限的修改、添加文件到文件库、文件历史记录浏览、文件压缩以及文件加密等功能。     

探析Android智能手机安全威胁的应对措施

智能手机已成为大多数人的生活必须品,它丰富了我们的生活,但同时也给我们的生活带来不少安全威胁,特别是Android智能手机。由于Android智能手机操作系统是基于Linux内核,其开放性所引起的安全威胁更加突出,主要表现在:Android系统存在的安全威胁、APP存在的安全威胁和手机病毒入侵。本人针对其安全威胁,探析其应对措施,减少用户因使用Android智能手机带来的安全威胁。