基于轻量级语义特征的Android恶意应用静态检测的开题报告.docx

基于轻量级语义特征的Android恶意应用静态检测的开题报告
一、选题背景
随着智能手机的普及和应用商店的繁荣发展，移动应用市场愈加庞大。许多Android应用商店都提供了许多第三方应用，用户可以从中下载需要的应用。然而，这些应用中也存在着一些恶意应用，这些应用可能会偷取用户的隐私信息、木马病毒攻击、广告骚扰等等。为了保障用户的安全和隐私，恶意应用检测是至关重要的。
目前，Android应用的恶意检测主要分为静态分析和动态分析两种方法。静态分析是在应用代码不运行的情况下对应用进行分析，可检测出应用是否包含特定的恶意代码和漏洞。而动态分析则是在应用将要或者已经启动的情况下进行监控和分析，检测应用的行为和流程是否正常。使用两种方法来检测可以提高识别率。
二、研究思路
在静态检测方面，我们希望通过轻量级的语义特征来区分恶意应用和正常应用，提升检测性能。我们打算使用反汇编器和特征提取器对应用的代码进行分析和提取，得到每个应用的特征向量。在得到训练集和测试集之后，使用机器学习算法对恶意应用和正常应用进行分类。
具体来说，我们计划采用以下步骤：
1.使用反汇编器获取应用程序代码。
2.利用特征提取器从反汇编代码中提取有意义的信息。主要包括指令序列、代码结构等。
3.对提取的特征向量进行标准化和筛选，得到精简的特征向量。
4.利用机器学习算法训练恶意应用和正常应用的分类器。我们计划采用的算法包括支持向量机，神经网络等。
5.对测试集进行分类，评估分类器的性能和准确率。
三、预期成果
我们希望实现一个基于轻量级语义特征的Android恶意应用静态检测系统，该系统能够自动化地从应用的代码中提取关键信息并检测恶意应用。
我们将通过以下方式来评估实验结果：
1.对检测结果进行准确率和召回率的评估，以此来衡量检测效果的好坏。
2.对检测出的恶意应用进行进一步分析，发现其中的漏洞和异常行为。
同时，我们希望能够验证轻量级语义特征是否能更好地识别恶意应用，提高检测性能。
四、技术路线
1.环境与工具：Python、反汇编器、机器学习算法库等。
2.数据准备：获取正常应用和恶意应用的样本集，准备特征提取所需数据。
3.特征选择：选择能够区别恶意应用和正常应用的特征，进行特征提取。
4.数据预处理：对提取的特征向量进行标准化和筛选。
5.模型训练：使用训练集对模型进行训练和调优。
6.测试评估：测试训练好的模型对测试集的准确率和召回率。
五、创新点
1.采用轻量级语义特征检测恶意应用，而不是重量级的特征。
2.结合了静态分析和机器学习算法的优势，提高了检测性能。
3.提出一种在Android恶意应用检测中具有实用价值的轻量级检测方法。
六、总结
恶意应用的检测是移动应用安全的重要一环。本文提出了一种基于轻量级语义特征的Android恶意应用静态检测方法。该方法能够从应用程序的反汇编代码中提取有意义的信息进行恶意检测。我们将继续完善技术路线，最终实现Android平台的恶意应用检测系统。