Android 应用中恶意代码的自动特征提取、分类与检测
密码学与安全
2020-06-05 v1 软件工程
摘要
由于 Android 近来已成为移动设备的主流软件平台，其提供的功能几乎与个人计算机相同。恶意软件也随之成为一大隐患。随着未来新 Android 应用数量趋于快速增长，亟需快速而高效的自动化恶意软件检测。本文定义了一种简单的静态分析方法：首先基于 intent 提取 Android 应用的特征，并将应用归类至已知的主要类别，随后将其与所请求的权限进行映射，并与该类别最显著的 intent 进行比较。从而识别出哪些应用正在使用其不应使用或不需要的特征。
引用
@article{arxiv.2006.02758,
title = {Automatic Feature Extraction, Categorization and Detection of Malicious Code in Android Applications},
author = {Muhammad Zuhair Qadir and Atif Nisar Jilani and Hassam Ullah Sheikh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.02758},
year = {2020}
}
备注
published paper in ijins journal