共查询到17条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
由于Android系统应用市场的特性导致恶意软件传播迅速,对用户的手机乃至个人隐私造成了十分巨大的危害。本文首先介绍了Android应用的逆向技术,然后分析了恶意代码采用的多种Android代码隐藏技术及隐私获取的代码特征。针对这些情况,本文基于Android的逆向工程提出了一种静态检测和动态检测相结合的恶意行为检测方法,可以更加有效的检测代码中的恶意行为。最后通过对Android样本应用的分析表明此方法的可行性与有效性。 相似文献
2.
3.
4.
《电子技术与软件工程》2017,(8)
近年来,Android系统以极高占有率制霸智能手机市场,但由于其开放性,使得针对Android平台的恶意代码数量呈现出爆炸式增长,导致隐私数据泄露、程序越权操作、电池耗尽攻击、恶意进程交互等手机安全事件频繁涌现。近期,公安机关接连接到若干通过安卓平台远程控制木马从而实施诈骗的案件,诈骗者依靠伪基站设备发送钓鱼网址,给用户手机植入Android木马,从而实施诈骗。因此,对恶意代码进行分析成为一个亟待解决的问题。文章结合Android平台的特点和一线公安机关办理的恶意窃取隐私案件中的相关apk,重点进行apk反编译分析和动态调试,为公安机关打击移动网络下的违法犯罪活动提供了技术支持。 相似文献
5.
近几年来,Android手机木马病毒发展迅速,Android手机安全问题成为大家关注的焦点,基于Android的木马检测引擎的研究与实现变得日益迫切。为此,提出了一套特征码提取检测算法(FCPA),FCPA通过调用Android系统库函数获取恶意文件的源路径,利用源路径找到相应文件并对文件进行散列处理,获取文件特征信息,生成一个唯一标识该木马病毒的特征值,然后构建特征码库。同时,设计并实现了木马检测引擎,其利用特征码提取算法快速扫描并检测出手机应用程序中的恶意程序。实验结果表明,该木马检测引擎能够有效检测恶意应用。 相似文献
6.
Android是一种应用广泛、软件兼容性良好的操作系统。Android基于Linux内核,主要应用于触屏移动设备,如智能手机和平板电脑等。随着Android手机的快速发展和大量使用,其安全特性成为研究热点。文中以Android手机应用软件测评技术为主线,根据对实际工作经验的总结,详细分析了Android系统架构、安全机制以及Android手机应用软件在数据存储和数据传输中的安全问题。根据对Android安全机制和风险的分析,提出一种Android手机软件安全测评方法和流程,并简要说明了使用的测评工具软件。 相似文献
7.
应用专家系统开发Windows恶意代码检测系统的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
传统的基于特征的恶意代码检测方法无法检测未知恶意代码以及一些采用加壳等规避技术的恶意代码。为克服这些缺点,文章提出了基于专家系统的启发式检测方法。该方法可以检测采用了底层技术的恶意代码,如rootkit,以及加过壳或加过密的恶意代码,而且其检测率比一些知名的反病毒工具的检测率要高。 相似文献
8.
基于Win32 API调用监控的恶意代码检测技术研究 总被引:1,自引:1,他引:1
论文首先分析了现有动态检测恶意代码技术的不足,指出其受恶意代码的旁路攻击和拟态攻击的可能。然后,提出了防范此类攻击的API陷阱技术和调用地址混淆技术。最后由此实现了一个基于Win32API调用监控的恶意代码检测系统,经实验证明,该系统能检测出已知和未知的恶意代码的攻击。 相似文献
9.
与传统的恶意代码检测方式相比,面向虚拟桌面的恶意代码检测方法面临着性能方面的挑战,同一物理服务器上多个虚拟桌面同时开展恶意代码检测使得磁盘等硬件成为严重的IO性能瓶颈.本文提出了一种高效的虚拟桌面恶意代码检测方案,基于母本克隆技术的虚拟桌面恶意代码检测机制(MCIDS),MCIDS根据虚拟桌面系统的特点,通过系统映像网络存储克隆技术以及部署在网络存储系统中的恶意代码引擎减少虚拟桌面系统中的恶意代码检测范围,有效减少恶意代码检测所需的磁盘IO开销;同时MCIDS还克服了传统“Out-of-the-Box”安全检测机制存在的语义差别问题,改善了系统的安全性能.在原型系统上的实验显示该方法在技术上是可行的,与现有方法相比MCIDS具有较好的性能优势. 相似文献
10.
与传统的恶意代码检测方式相比,面向虚拟桌面的恶意代码检测方法面临着性能方面的挑战,同一物理服务器上多个虚拟桌面同时开展恶意代码检测使得磁盘等硬件成为严重的IO性能瓶颈.本文提出了一种高效的虚拟桌面恶意代码检测方案,基于母本克隆技术的虚拟桌面恶意代码检测机制(MCIDS),MCIDS根据虚拟桌面系统的特点,通过系统映像网络存储克隆技术以及部署在网络存储系统中的恶意代码引擎减少虚拟桌面系统中的恶意代码检测范围,有效减少恶意代码检测所需的磁盘IO开销;同时MCIDS还克服了传统"Out-of-the-Box"安全检测机制存在的语义差别问题,改善了系统的安全性能.在原型系统上的实验显示该方法在技术上是可行的,与现有方法相比MCIDS具有较好的性能优势. 相似文献
11.
当前智能手机市场中,Android占有很大的市场份额,又因其他的开源,基于Android系统的智能手机很容易成为攻击者的首选目标。随着对Android恶意软件的快速增长,Android手机用户迫切需要保护自己手机安全的解决方案。为此,对多款Android恶意软件进行静态分析,得出Android恶意软件中存在危险API列表、危险系统调用列表和权限列表,并将这些列表合并,组成Android应用的混合特征集。应用混合特征集,结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM),建立Android恶意软件的静态检测模型。利用此模型实现仿真实验,实验结果表明,该方法能够快速检测Android应用中恶意软件,且不用运行软件,检测准确率较高。 相似文献
12.
Android和iOS发展至今已经有着界面融合的趋势,双方都在进行取长补短,已经很难说谁比谁更为优秀。Android系统的开发性特点更能够吸引开发者对其进行开发。而随之带来的是手机病毒和恶意吸费软件在损害着Android手机的用户。但是相对较为廉价的优势使得Android的市场占有率远远高于iOS。而iOS封闭的系统能够带来更为安全的保证,但是用户不得不面对应用选择的制约以及系统使用中的一些不便。 相似文献
13.
智能终端应用软件安全技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
主要阐述通过动态监控及静态分析等手段对Android系统智能终端软件进行行为分析,以判断软件是否有恶意吸取话费、恶意订购业务、窃取用户手机隐私、控制手机发送垃圾短信、传播不良信息等恶意行为,并结合实例剖析静态反汇编分析、动态行为监控原理及方法。最后初步设计了智能终端应用软件安全防护体系模型,以促进移动互联网安全发展。 相似文献
14.
15.
针对现有Android恶意代码检测方法容易被绕过的问题,提出了一种强对抗性的Android恶意代码检测方法.首先设计实现了动静态分析相结合的移动应用行为分析方法,该方法能够破除多种反分析技术的干扰,稳定可靠地提取移动应用的权限信息、防护信息和行为信息.然后,从上述信息中提取出能够抵御模拟攻击的能力特征和行为特征,并利用一个基于长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的神经网络模型实现恶意代码检测.最后通过实验证明了本文所提出方法的可靠性和先进性. 相似文献
16.