基于二进制动态插桩的Android恶意行为动态检测方法

摘要

本发明涉及基于二进制动态插桩的Android恶意行为动态检测方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先将通过Android动态检测框架触发被测软件的所有潜在恶意行为；然后通过动态二进制插桩技术，构建程序对系统API的调用序列，使用N‑Gram模型提取函数的调用时序关系特征；最后，将生成的时序关系特征输入到训练好的GBDT(Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树)多分类算法检测模型中，识别恶意软件并将该软件存在的恶意行为进行细粒度分类。本发明使用动态二进制插桩技术，在不需要知道程序源码的情况下提取软件的系统函数调用时序特征，不仅对Android恶意行为检测具有较高的准确率，而且可以将软件的恶意行为分为六类，具有更细致的检测结论粒度，有效提升Android恶意软件的检测效率。