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基于动态分析的Android恶意应用检测系统的设计与实现的开题报告
一、选题背景
随着智能手机的普及和移动互联网的快速发展，安卓(Android)作为全球最为流行的智能手机操作系统之一，其市场占有率飞速增长，然而随着其用户数量的增加，越来越多的恶意应用也随之而来。针对Android恶意应用的攻击手段不断翻新，防御难度逐渐加大，传统的基于规则或签名的静态检测技术已不能满足需求，因此基于动态分析的恶意应用检测技术备受关注。
二、研究内容
本文主要以Android平台上的恶意应用为研究对象，设计并实现一套基于动态分析的恶意应用检测系统，具体研究内容如下：
1.了解Android平台上流行的恶意应用的攻击方式和病毒分析技术，分析基于动态分析的检测系统的技术原理、特点和优越性，对Android恶意应用检测系统做一个全面的系统分析。
2.实现Android平台上的恶意应用的检测方法，设计包括静态特征提取和动态特征提取两部分，在提取的特征中结合ZigBee通信协议的控制指令，实现对该攻击手段的检测。
3.实现动态分析，探究应用在运行过程中的行为，包括进程、线程、文件系统、网络流量等，特别的，分析被加入黑名单的包名称，权限，验证用户信息得到的结论是否一致三方数据等；同时在数据处理和特征提取过程中考虑到特征选择的问题，以增强特征的分辨能力，混淆攻击产生的影响。
4.实现基于动态分析的Android恶意应用检测系统原型，包含可视化界面和自动化分析引擎等核心功能，并测试动态分析的检测方法的性能和效果，比较与传统基于规则或签名的静态检测方法的差异。
三、预期成果
本课题的预期研究成果包括：
1.实现了基于动态分析的Android恶意应用检测系统，其检测能力更为优越；
2.开发了可视化界面，方便非专业人员使用；
3.实现了针对ZigBee通信协议控制指令的检测，是当前主流技术中普遍较为缺乏的研究方向。
四、研究意义
通过研究Android恶意应用检测方法，我们可以更好的应对目前Android平台上各种新型的安全威胁，可以为智能手机平台上的恶意应用查杀、应用安全加固等工具提供有效技术支持，保护Android平台的应用程序安全和用户个人隐私信息。