排序方式： 共有80条查询结果，搜索用时 0 毫秒
11.
当前大量的Android恶意软件在后台收集用户的位置信息、通话记录、电话号码及短信等信息并将其上传至指定服务器,造成了难以估量的危害。为解决此问题,提出一种Android恶意软件静态检测方法。对收集到的训练集中的所有APK文件进行静态反编译,提取其中的静态信息;对静态信息中的API和Permission进行统计学分析,得到API和Permission在恶意APK和正常APK中的使用率;根据它们的使用率确定基准API和Permission集合,将每一个APK转换成可参与计算的关于API和Permission的特征向量;利用改进的k-NN分类器,对待检测的APK进行分类判定。实验结果表明,该方法可以有效地对APK进行恶意分类。 相似文献
12.
由于传统的恶意程序分析过程往往复杂耗时,即使是经验丰富的安全分析人员也很难发现潜在的攻击模式。为减轻认知负担、提高交互性,将信息可视化技术引入恶意代码分析领域,即Malware安全可视化,正是近年来网络安全研究中的前沿热点。首先说明Malware安全可视化的紧迫性,接着分别从静态特征、动态主机特征和网络特征三个方面,详细分析了多项Malware安全可视化实例,最后讨论了该领域当前存在的问题及今后的研究方向。 相似文献
13.
本文从恶意程序检测的问题入手,介绍了病毒检测技术中的问题和难点,通过对恶意程序的主要特征分析,结合当前迅速发展的模式识别与智能检测成果,提出了使用Bayes分类法对恶意程序进行判断的方案,并对该方案的优缺点进行了分析。 相似文献
14.
15.
原生代码已在Android应用中广泛使用,为恶意攻击者提供了新的攻击途径,其安全问题不容忽视。当前已有Android恶意应用检测方案,主要以Java代码或由Java代码编译得到的Dalvik字节码为分析对象,忽略了对原生代码的分析。针对这一不足,提出了一种基于双层语义的原生库安全性检测方法。首先分析原生方法Java层语义,提取原生方法函数调用路径,分析原生方法与Java层的数据流依赖关系以及原生方法函数调用路径的入口点。对于原生代码语义,定义了数据上传、下载、敏感路径读写、敏感字符串、可疑方法调用5类可疑行为,基于IDA Pro和IDA Python对原生代码内部行为进行自动分析。使用开源机器学习工具Weka,以两层语义作为数据特征,对5336个普通应用和3426个恶意应用进行了分析,最佳检测率达到92.4%,表明所提方法能够有效检测原生库的安全性。 相似文献
16.
17.
单一算法生成的识别器普适性不足,对不同种群安卓软件进行识别产生的效果不稳定.针对这种情况,提出一种基于模型库的安卓恶意软件检测方法.通过Python程序进行爬虫与权限提取工作,得到应用的权限信息;使用SMO按照应用的权限信息分类得到不同种群的数据;将应用的种群信息输入到模型库中,得到恶意检测结果,并根据结果对模型库进行... 相似文献
18.
Abdulbasit A. Darem 《计算机、材料和连续体（英文）》2022,72(1):461-479
Malicious software (malware) is one of the main cyber threats that organizations and Internet users are currently facing. Malware is a software code developed by cybercriminals for damage purposes, such as corrupting the system and data as well as stealing sensitive data. The damage caused by malware is substantially increasing every day. There is a need to detect malware efficiently and automatically and remove threats quickly from the systems. Although there are various approaches to tackle malware problems, their prevalence and stealthiness necessitate an effective method for the detection and prevention of malware attacks. The deep learning-based approach is recently gaining attention as a suitable method that effectively detects malware. In this paper, a novel approach based on deep learning for detecting malware proposed. Furthermore, the proposed approach deploys novel feature selection, feature co-relation, and feature representations to significantly reduce the feature space. The proposed approach has been evaluated using a Microsoft prediction dataset with samples of 21,736 malware composed of 9 malware families. It achieved 96.01% accuracy and outperformed the existing techniques of malware detection. 相似文献
19.
现有的Android权限管理机制存在管理粒度过粗,不能动态配置,且不支持用户自定义管理应用程序权限诸多缺陷。本文由此提出一个细粒度的Android应用权限管理系统DroidDefence。该系统通过对现有Android 应用权限机制的扩展,结合轻量级客户端程序,实现对应用程序细粒度的权限审核管理,用户可以由不同的应用场景动态分配应用程序权限,同时系统采用众包技术收集处理用户应用权限信息,并给予安全反馈。实验表明,该系统移动端和云端技术相结合,以较小能耗,保护用户隐私,提升系统的安全性。 相似文献
20.
本文分析了Android应用文件和Android系统广播机制的特点,介绍了一种基于SDK的Android应用恶意代码注入的方法,并且用该方法测试了30款Android应用,通过实验说明了Android应用软件缺少防止恶意注入的安全机制. 相似文献