【摘 要】
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结合语法和语义特征的检测方法可有效识别Android恶意程序.对现有以污点传播路径为语义特征的方法进行扩展,将不同组件内的Source方法和Sink方法对定义为跨组件(ICC)污点传播
【机 构】
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江西师范大学计算机信息工程学院,豫章师范学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762049,61562040);江西省自然科学基金(20171BAB202013);江西省教育厅科技课题(GJJ161305,GJJ151330)资助项目
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结合语法和语义特征的检测方法可有效识别Android恶意程序.对现有以污点传播路径为语义特征的方法进行扩展,将不同组件内的Source方法和Sink方法对定义为跨组件(ICC)污点传播路径,并进一步抽象为基于类的路径集合作为新的语义特征,按照它们在不同样本集中出现次数的比例关系进行特征值规范化,采用SVM进行分类和检测.针对295个样本的检测结果表明,准确率和虚警率均有一定改善.
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