AnaDroid：基于用户供给谓词的 Android 恶意软件分析
编程语言
2013-11-19 v1
摘要
当今的移动平台仅向用户提供粗粒度的权限，以控制第三方应用程序如何使用敏感的私人数据。不幸的是，在合法授予的权限范围内伪装恶意软件很容易。例如，授予“联系人”和“互联网”访问权限对于短信应用程序的功能可能是必要的，即使用户不希望联系人数据通过互联网传输。为了理解应用程序对权限的细粒度使用，我们需要对其行为进行静态分析。即便如此，恶意软件检测仍面临三个障碍：(1) 分析可能过于昂贵；(2) 自动化分析只能发现其被设计用于发现的行为；(3) 任何给定行为的恶意性取决于具体应用程序，并受制于人类判断。为解决这些问题，我们提出了一种基于语义的程序分析方法，将人类纳入循环作为恶意软件检测的替代方案。特别是，我们的分析允许分析师构建语义谓词来搜索和过滤分析结果。面向人类的基于语义的程序分析可以系统、快速且简洁地刻画移动应用程序的行为。我们描述了一种工具，它为分析师提供语义谓词库以及在速度和精度之间动态权衡的能力。它还使分析师能够静态检查（抽象）执行中每个可疑状态的细节，以便就该行为是否真正违背应用程序意图而构成恶意做出裁决。此外，生成的权限和分析报告有助于分析师识别常见的恶意行为。
引用
@article{arxiv.1311.4198,
title = {AnaDroid: Malware Analysis of Android with User-supplied Predicates},
author = {Shuying Liang and Matthew Might and David Van Horn},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.4198},
year = {2013}
}
备注
Appears in the Workshop on Tools for Automatic Program Analysis, Seattle, Washington, June 2013