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Android恶意软件检测方法综述_王思远1
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2022-08-03
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分析 Android系统的安全机制,介绍 Android 恶意软件的分类,总结恶意软件的攻击技术,研究目前的检测方法,比较各类方法的典型系统,列举当前主流厂商的
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书书书
第
38
卷第
9
期 计算机应用与软件
V
ol. 38 No. 9
2021
年
9
月
Computer Applications and Software Sep. 20
21
Android
恶意软件检测方法综述
王思
远
1
张仰
森
1,2
曾健
荣
1
黄改
娟
1
1
(
北京信息科技大学智能信息处理研究所 北京
1
00101)
2
(
国家经济安全预警工程北京实验室 北京
1
00044
)
收稿
日期
: 2019 - 10 - 07。
国家自然科学基金项目
( 61772081) ;
科技创新服务能力建设
—
科研基地建设
—
北京实验室
—
国家经
济安全预警工程北京实验室项目
( PXM2018_014224_000010) 。
王思远
,
硕士生
,
主研领域
:
网络安全
,
自然语言处理
。
张仰森
,
教授
。
曾健荣
,
硕士生
。
黄改娟
,
高级实验师
。
摘 要
Android
系统是市场占有率最高的移动端
操
作系统
,
然而
Android
系统上的恶意应用种类和数量疯狂
增长
,
对用户构成极大的威胁
,
因此对
Android
系统恶意软件检测方法的研究具有非常重要的意义
。
分析
Android
系统的安全机制
,
介绍
Android
恶意软件的分类
,
总结恶意软件的攻击技术
,
研究目前的检测方法
,
比较各类方法
的典型系统
,
列举当前主流厂商的安全软件技术
,
分析当前研究中存在的问题
,
对未来恶意软件的检测方向进行
展望
。
关键词
Android
恶意软件检测 静态检测 动态检测 网络数据特征检测
中图分类号
TP3
文献标志码
A DOI: 10. 3969 / j. issn. 1000-386x. 2021. 09. 001
OVERVIEW OF ANDROID MALWARE DETECTION METHODS
Wang Siyuan
1
Zhang Yangsen
1,2
Zeng Jianrong
1
Huang Gaijuan
1
1
( Institute for Intelligent Information Processing,Beijing Information Technology University,Beijing 100101,China)
2
( National Economic Security Early Warning Engineering Beijing Laboratory,Beijing 100044,China)
Abstract The Android system was the mobile terminal operating system with the highest market share. However,the
variety and number of malicious applications on the Android system are growing madly,posing a great threat to users.
Therefore,the study on the detection method of malware in Android system is of great significance. This paper analyzed
the security mechanism of Android system,introduced the classification of Android malware,summarized the attack
technology of malware,studied the current detection methods,compared the typical systems of various methods,listed
the security software technologies of current mainstream vendors,analyzed the problems existing in the current research,
and finally looked forward to the detection direction of malware in the future.
Keywords Android Malware detection Static detection Dynamic detection Network data feature detection
0
引 言
Android
系统
是
Google
公司于
2007
年发布的基于
Linux
内核的操作系统
。
经过
11
年的优化和升级
,
截
至
2018
年
8
月
,Google Play
的应用程序总数已超过
280
万
[1]
,
是全
球最受欢迎及市场占有率最高的移动
端操作系统
。
但与此同时
,
由于其系统的开源性
、
自由
性等特征
,
也使得大量的恶意应用乘虚而入
。
根据相
关报告
[2]
,Android
系统的恶意应用程序数量于
2015
年达
到峰值
,
在随后的几年内
,
恶意应用程序数量虽然
有所下降
,
但总体态势不容乐观
。
此外关于恶意应用
的检测形式依然严峻
,
因为随着
Android
版本更新和
漏洞的修补
,
恶意应用的攻击方法也在不断地更新和
变化
。
当前
,
应用安全检测已经成为了一个非常热门的研
究领域
,
而且市场上各大安全厂商也推出了各自的安全
检测软件
,
如
AVG Antivirus、Lookout Security&Antivirus、
半清斋
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