【摘 要】
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当前飞速发展的数字化时代,互联网以及智能手机的普及给民众的生活带来了极大的便利。由于Android系统的开源特性,导致裸聊诈骗、勒索病毒等各种恶意软件层出不穷,给用户造成敏感信息的泄露和经济的损失。因此如何提高对Android应用程序的检测准确率成为了当前互联网安全的研究热点。本文通过分析国内外目前Android恶意软件检测方法,针对传统语法检测容易被加壳和混淆技术绕过,行为语义信息检测方法分析粒
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当前飞速发展的数字化时代,互联网以及智能手机的普及给民众的生活带来了极大的便利。由于Android系统的开源特性,导致裸聊诈骗、勒索病毒等各种恶意软件层出不穷,给用户造成敏感信息的泄露和经济的损失。因此如何提高对Android应用程序的检测准确率成为了当前互联网安全的研究热点。本文通过分析国内外目前Android恶意软件检测方法,针对传统语法检测容易被加壳和混淆技术绕过,行为语义信息检测方法分析粒度较粗导致检测准确率低等问题,结合知识图谱可以细粒度分析实体间的语义信息等优点,提出了基于知识图谱的Android恶意软件检测方法。具体研究成果如下:（1）针对目前语义信息分析不充分导致检测准确率低的问题,提出了一种基于API知识图谱的Android恶意软件检测方法。该方法通过提取敏感API调用序列构建知识图谱,实验证明该方法通过知识图谱细粒度的分析API调用之间的行为语义信息,能够有效的检测未知的Android应用程序,但是存在一定的误报。（2）针对特征单一导致的误报等问题,提出了一种基于多特征知识图谱的Android恶意软件检测模型。该方法通过提取敏感权限和敏感API,利用API调用关系和权限与API映射关系构建知识图谱,实验证明相比于基于API知识图谱的Android恶意软件检测方法,该方法在准确率和召回率等方面均有所提高,有效降低了误报,具有更好的检测性能,但检测效率稍有下降。综上所述,引入知识图谱的方法与Android恶意软件检测技术相结合,可以对API行为语义信息细粒度分析,提高检测准确率,有效的检测Android应用软件。
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