基于有向信息流的Android隐私泄露类恶意应用检测方法

来源 :中国科学院大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yzgsmallfish

【摘要】

：

Android系统占据智能移动终端市场81.9%的份额,预计还会持续增长.同时,针对Android系统的恶意应用日益增多,Android恶意应用程序检测技术已经成为安全领域研究的热点问题.本

【作者】

：

吴敬征武延军武志飞杨牧天罗天悦王永吉

【机构】

：

中国科学院软件研究所总体部,中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室,中国科学院软件研究所基础软件国家工程中心

【出处】

：

中国科学院大学学报

【发表日期】

：

2015年6期

【关键词】

：

Android应用隐私泄露有向信息流恶意应用检测反编译

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61303057,61170072);核高基国家科技重大专项(2012ZX01039-004)资助

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Android系统占据智能移动终端市场81.9%的份额,预计还会持续增长.同时,针对Android系统的恶意应用日益增多,Android恶意应用程序检测技术已经成为安全领域研究的热点问题.本文提出一种基于有向信息流的针对Android隐私泄漏类恶意应用的检测方法.该方法首先反编译应用程序,分析配置文件中的权限申明;基于隐私点数据集构建隐私数据有向信息流模型;通过在信息流模型中对隐私点的跟踪分析,检测隐私数据是否被发送出去而导致信息泄漏.该方法在对Android第三方市场的7 985个应用程序检测中,发现3

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