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近年来，智能手机的技术越来越普及，各种新兴的数据业务陆续诞生，手机功能也越来越强大，人们对手机的依赖性随之越来越大;这样就为手机病毒的发展提供了有利的条件，手机病毒的危害也越来越严重。手机蠕虫病毒不仅对手机本身的功能造成损坏，同时还会损害手机用户的切身利益。因此，对手机蠕虫病毒的研究及检测方法的研究具有重大意义，刻不容缓。
本文提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的手机蠕虫病毒行为检测方法，与传统的特征码扫描方法不同，该方法采用HMM对手机正常应用程序行为建模，并利用此模型进行病毒检测。
本文所做的工作主要有:
1.对课题现有的研究成果进行了较为全面的综述。在阅读了相关的参考文献之后，将目前国内外手机病毒检测技术的研究成果进行了分类，并总结了各种检测技术的要点，比较了它们的优缺点。
2.在隐马尔可夫模型(HMM)用于计算机操作系统异常检测的基础上，提出对手机应用程序的系统函数调用序列建立隐马尔可夫模型(HMM)，并结合用户的手机按键行为序列，实现手机蠕虫病毒的检测。
3.在SymbianOSS60平台上模拟手机蠕虫病毒程序并进行整个系统的测试实验。实验结果表明，该检测方法能够有效的检测出手机蠕虫病毒。证明了本研究所设计的检测方法的可行性和有效性。