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【6h】

基于网络行为分析的Android恶意软件动态检测

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致谢

1 绪论

1.1 研究背景和意义(Research Background and Significance)

1.2 研究现状(Research Status)

1.3 研究工作和创新点(Research Contents and Innovation)

1.4 论文的组织结构(Organization Structure)

2 相关基础知识

2.1 Android签名技术(Android Signature Technology)

2.2 Android 自动化测试技术( Android Automatic Testing Technology)

2.3 Iptables防火墙技术(Iptables Firewall Technology)

2.4 Python数据分析技术(Python Data Analysis Technology)

2.5 本章小结(Summary)

3 恶意软件动态检测方案设计

3.1 检测方案设计思路(Design ideas of The Detection Scheme)

3.2 检测方案总体架构(Overall Structure of The Detection Scheme)

3.3 检测方案工作流程(Workflow of The Detection Scheme)

3.4 客户端设计(Design of The Client)

3.5 服务器端设计(Design of The Server)

3.6 本章小结(Summary)

4 恶意软件动态检测方案实现

4.1 重签名模块实现(Realization of The Re-sign Module)

4.2 自动化执行模块实现(Realization of The Automatic Execution Module)

4.3 网络监听模块实现( Realization of The Network Monitor Module)

4.4 数据预处理模块实现(Realization of The Data Preprocessing Module)

4.5 数据分析模块实现(Realization of The Data Analysis Module)

4.6 数据评估模块实现(Realization of The Data Evaluation)

4.7 本章小结(Summary)

5 实验评估

5.1 实验准备(Preparation of The Experiment)

5.2 实验内容(Content of The Experiment)

5.3 实验结果评估(Evaluation of The Experiment Result)

5.4 本章小结(Summary)

6 总结与展望

6.1 论文总结(Conclusions)

6.2 论文展望(Prospections)

参考文献

作者简历

学位论文数据集

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摘要

随着智能手机的快速发展,具备各种功能的手机软件几乎覆盖了人们日常生活的方方面面,这使得智能手机已经成为了人们生活中不可或缺的工具。人们在使用这些手机软件的同时,会不可避免地将个人隐私信息储存在手机中,这些隐私信息也就成为了攻击者们所垂涎的目标。近些年来,作为最流行的智能手机操作系统,Android系统已经成为了恶意软件攻击的主要目标。这些恶意软件不仅会盗取用户隐私数据,还会滥用系统资源,扰乱设备的正常使用甚至对设备造成物理损害。而对Android恶意软件检测的研究在近年来成为了信息安全领域的研究热点之一。本文分析了现有Android恶意软件检测方案的不足,通过对Android安全机制、Android自动化测试、Android软件开发以及Python数据分析的学习与研究,设计了一种新的基于网络行为分析的Android恶意软件动态检测方案。
  本研究主要内容包括:⑴设计了一种Android自动化黑盒测试方法,该方法结合了Robotium和Monkey两种Android自动化测试技术,在应用程序的普通按键和触碰操作中选择Monkey方法用来进行自动化操作,在应用程序的敏感操作中,例如登录账号等,则选择Robotium方法来进行精确的自动化操作。该黑盒测试方法可以满足在动态检测方案的需求,实现了对敏感操作的高度覆盖。⑵开发了一个Android网络监听软件,该软件运行在搭载着Android操作系统的终端设备上,软件在执行网络监听操作时可以获取该终端上所有应用程序的网络流量信息,并在监听操作终止时将这些数据信息以CSV的文件格式保存在本地,可以很方便地对这些数据进行后续的操作分析。相比于其他一些获取Android应用程序网络流量的方法,该软件效率更高而且更容易被部署,其只需要操作系统的root权限即可完成所有的网络监听操作。⑶提出了一种基于网络行为分析的 Android恶意软件检测方案,该方案的原理是在被检测的应用程序上自动化模拟用户的各种操作行为,利用Android网络监听工具获取该过程中的网络行为信息,从中筛选出与被检测程序相关的数据信息并提取出 IP地址信息作为检测的特征值,利用所设计的异常检测方法判断出该应用程序的网络行为中是否存在异常,进而判断该程序是否为恶意软件。通过评估实验验证,该方案能够高准确度地检测出Android重打包恶意软件。

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