【摘 要】
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随着恶意软件的数量和种类的不断增长,传统的静态检测方法存在特征单一、易混淆和漏报率高等问题,且难以检测未知的恶意软件,难以满足人们对软件的安全防护需求。而基于异常行为的动态检测方法可以有效避免以上问题,已经成为异常检测领域关注的焦点。本文针对安卓手机恶意软件检测设计了三种system call的异常行为检测算法模型。分别为:多状态system call语言模型SYSLM,负责实时的异常行为序列检测
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随着恶意软件的数量和种类的不断增长,传统的静态检测方法存在特征单一、易混淆和漏报率高等问题,且难以检测未知的恶意软件,难以满足人们对软件的安全防护需求。而基于异常行为的动态检测方法可以有效避免以上问题,已经成为异常检测领域关注的焦点。本文针对安卓手机恶意软件检测设计了三种system call的异常行为检测算法模型。分别为:多状态system call语言模型SYSLM,负责实时的异常行为序列检测和提取;多维时间分布的神经网络模型TGM,负责时间窗口范围内的整体异常行为检测;基于敏感度的异常行为检测模型SBL,依赖于SYSLM提供的异常序列,负责实时行为序列推断。本文以三种算法模型为核心实现了基于system call的异常行为检测系统。本文主要创新点为:将systemcall序列比作应用程序和内核的交流语言,提出了 system call的多语义返回状态,设计了时间分布的多维特征矩阵和基于system call敏感度算法。最后本文采用公开的Android数据集和ADFA-LD数据集,测试验证了系统的有效性。其中,在arm架构的测试集上达到了 0.83的AUC值,比传统机器学习算法KNN和RF高出0.07的AUC值。在x86架构的测试集上达到了 0.93的AUC值,并验证了对未知的攻击类型的检测能力,在未知异常序列集中的特异度评估中,达到了 78%,比传统的LM高出12%。
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