基于多级签名匹配算法的Android恶意应用检测

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 28次 | 上传用户:xyhanhui
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对Android恶意应用泛滥的问题,提出了一种基于恶意应用样本库的多级签名匹配算法来进行Android恶意应用的检测。以MD5哈希算法与反编译生成的smali文件为基础,生成API签名、Method签名、Class签名、APK签名。利用生成的签名信息,从每一类恶意应用样本库中提取出这类恶意行为的共有签名,通过匹配待检测应用的Class签名与已知恶意应用样本库的签名,将待测应用中含有与恶意签名的列为可疑应用,并回溯定位其恶意代码,确定其是否含有恶意行为。在测试中成功地发现可疑应用并定位了恶意代码,证
其他文献
为了实现海量视频数据的高效并行处理,将视频数据集解耦合实现任务的高并行度,通过Spark读取数据流的同时获取关键帧的方式解决了解耦视频数据引起数据倍增问题,并对图片特征数据进行优化,进而在Spark上实现了具有高可扩展性并行处理海量视频数据的框架。在天河二号云平台上进行部署实验,实验结果表明,随着处理节点个数增加,本框架可以获得近线性的加速比。
针对复杂背景下目标被部分遮挡时的稳定跟踪问题,提出一种基于图模型的粒子滤波跟踪方法。该方法将图模型应用于粒子滤波之中。融合颜色和边缘特征建立目标的观测模型,构建粒子