基于人工免疫的移动恶意代码检测模型

摘要

移动互联网带来极大便捷,但同时也要面对恶意代码等诸多安全威胁.面对未知恶意代码的不断涌现,传统的检测手段已经暴露出局限性,如查杀速度下降、误报率和漏报率上升以及成本投入大幅上涨等.近些年提出了部分基于智能算法的恶意代码检测手段,其中人工免疫系统算法由于其具有自组织、自适应、记忆和分布式等优势,成为信息安全领域研究的热点.借鉴自然免疫系统的基本原理,提出了适用于安卓平台移动恶意代码检测的模型.利用安卓模拟器提取恶意代码的行为特征,如启动服务、打电话、发短信、文件读写操作和网络访问等.对行为特征进行编码作为未成熟检测器来源之一,未成熟检测器经过阴性选择生成成熟检测器,对抗原亲和度高的成熟检测器克隆和变异.实验结果表明,检测模型对于移动恶意代码具有较高的检测率,能够准确检测加壳后的恶意样本.