基于最小距离分类器的Android恶意软件检测方案-计算机应用研究.PDF

第３４卷第７期 计 算 机 应 用 研 究 Ｖｏｌ３４Ｎｏ７ 　 　 ２０１７年７月　 ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ Ｊｕｌ．２０１７ 基于最小距离分类器的Ａｎｄｒｏｉｄ恶意软件检测方案 １，２ １ ２ １ 何文才 ，闫翔宇 ，刘培鹤 ，刘　畅 （１．西安电子科技大学通信工程学院，西安７１００７１；２．北京电子科技学院通信工程系，北京 １０００７０） 摘　要：针对Ａｎｄｒｏｉｄ手机恶意软件数目增多，应用商店对大批量软件的安全性检测难度增大的问题，提出了一 种轻量级恶意软件检测方案。该方案首先分析了大量恶意软件和正常软件样本的权限信息，再对权限频率特征 去冗余，最后利用最小距离分类器进行软件分类。实验结果表明该方案的可行性，通过与同级别方案对比，在方 案复杂度和检测效果上表现出优越性，可以应用于大规模恶意软件的初步检测。 关键词：最小距离分类器；安卓；权限频率；恶意软件检测；数据挖掘 中图分类号：ＴＰ３０９．５　　　文献标志码：Ａ　　　文章编号：１００１３６９５（２０１７）０７２１８４０５ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１７．０７．０５８ Ａｎｄｒｏｉｄｍａｌｗａｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｍｉｎｉｍｕｍｄｉｓｔａｎｃｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ １，２ １ ２ １ ＨｅＷｅｎｃａｉ ，ＹａｎＸｉａｎｇｙｕ，ＬｉｕＰｅｉｈｅ，ＬｉｕＣｈａｎｇ （１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００７１，Ｃｈｉｎａ；２．Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００７０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｎｕｍｂｅｒｏｆａｎｄｒｏｉｄｍａｌｗａｒｅｓｏｆｔｗａｒｅａｎｄｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｏｆｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅｓｏｆｔｗａｒｅｓｅｃｕｒｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔｍａｌｗａｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｔａｎａｌｙｚｅｄｐｌｅｎｔｙｏｆ Ａｎｄｒｏｉｄｓｏｆｔｗａｒｅｐｅｒｍｉｓｓｉｏｎｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｔｕｔｉｌｉｚｅｄｐｅｒｍｉｓｓｉｏｎｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓｔｏｒｅｄｕｃｅｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ．Ｆｉｎａｌｌｙ ｉｔｕｓｅｄｍｉｎｉｍｕｍｄｉｓｔａｎｃｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｔｈｅｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｒｅｓｕｌｔｐｒｏｖｅｓｔｈａｔｉｔｉｓｆｅａｓｉｂｌｅ．Ｂｙｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ，ｉｔ ｐｅｒｆｏｒｍｓｂｅｔｔｅｒｉｎｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｔｈａｎｏｔｈｅｒｒｅｌａｔｅｄｗｏｒｋ，ｗｈｉｃｈｃａｎｂｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙａｎａｌｙｓｉｓｉｎ ｌａｒｇｅｓｃａｌｅｓｏｆｔｗａｒｅｓｅｃｕｒｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｉｎｉｍｕｍｄｉｓｔａｎｃｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ；Ａｎｄｒｏｉｄ；ｐｅｒｍｉｓｓｉｏｎｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓ；ｍａｌｗａｒｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ 　　Ａｎｄｒｏｉｄ操作系统开源性、免费性等优点，使其智能手机获 统，整体架构组件分为四层，分别是应用层（ａｐｐｌｉｃａ