一种基于行为链的Android应用隐私窃取检测方法

本文针对Android应用中普遍存在的用户隐私窃取问题,提出了基于行为链的应用隐私窃取行为检测方法,该方法能细粒度地定位Android应用中存在的信息泄露源和信息泄露点,利用WxShall算法快速计算信息泄漏源和信息泄露点之间的可达性,自动化地追踪Android应用中存在的隐私信息传递路径,实现了对Android应用中隐私窃取行为的完整检测和分析.对1259款应用检测结果表明,本方法正确性超过95.1%,算法复杂度仅为WarShall算法的5.45%,检测效果优于Androgurad 和Kirin.     

物联网设备识别及异常检测研究综述

随着物联网技术的发展,物联网设备广泛应用于生产和生活的各个领域,但也为设备资产管理和安全管理带来了严峻的挑战.首先,由于物联网设备类型和接入方式的多样性,网络管理员通常难以得知网络中的物联网设备类型及运行状态.其次,物联网设备由于其计算、存储资源有限,难以部署传统防御措施,正逐渐成为网络攻击的焦点.因此,通过设备识别了解网络中的物联网设备并基于设备识别结果进行异常检测,以保证其正常运行尤为重要.近几年来,学术界围绕上述问题开展了大量的研究.系统地梳理物联网设备识别和异常检测方面的相关工作.在设备识别方面,根据是否向网络中发送数据包,现有研究可分为被动识别方法和主动识别方法.针对被动识别方法按照识别方法、识别粒度和应用场景进行进一步的调研,针对主动识别方法按照识别方法、识别粒度和探测粒度进行进一步的调研.在异常检测方面,按照基于机器学习算法的检测方法和基于行为规范的规则匹配方法进行梳理.在此基础上,总结物联网设备识别和异常检测领域的研究挑战并展望其未来发展方向.     

融合自动化逆向和聚类分析的协议识别方法

网络流分类与协议识别是网络管理的前提和必要条件,但是越来越多加密协议的出现,使得传统的流分类方法失效。针对加密协议的协议识别问题,提出了一种融合自动化逆向分析技术和网络消息聚类分析技术的新型分类方法(automatic reverse and message analysis,ARCA)。该方法通过自动化逆向分析技术获得网络协议的结构特征;再利用网络消息聚类分析技术,获得网络协议的交互过程;最后将网络协议的结构特征与交互过程用于加密协议流量的识别和分类检测。该方法不依赖于网络包的内容检测,能够解决协议加密带来的识别问题。通过对多个加密协议(如迅雷、BT、QQ和GTalk等)真实流量的实验,其准确率和召回率分别高于96.9%和93.1%,而且只需要检测流量中0.9%的字节内容即可。因此,ARCA方法能够对各类加密协议流量进行有效和快速的识别。