【摘 要】
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为解决Android恶意程序检测中代码分析量大、核心代码定位难、检测判断效率低等问题,提出了将静态分析与动态分析相结合的Android恶意程序行为监测和分析的复合检测方法。该方
【机 构】
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云南大学信息学院计算机科学与工程系,云南省信息安全测评中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61562090);云南大学教育教学改革研究项目
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为解决Android恶意程序检测中代码分析量大、核心代码定位难、检测判断效率低等问题,提出了将静态分析与动态分析相结合的Android恶意程序行为监测和分析的复合检测方法。该方法在对收集整理的226个和开放的恶意程序样本进行综合分析的基础上,用Python语言编写了自动化Android恶意程序权限统计程序,并统计分析了打开网络套接字、将数据写到外部存储设备和接收系统启动时的广播事件动作等15种常用权限,确定了静态分析中需要重点关注的权限及其调用函数。以Android恶意程序Cute Puppies Wal
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