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面向Android手机平台异常入侵检测的研究
随着移动互联网的发展，人们使用智能手机越来越频繁，因此安卓手机平台异常入侵检测成为了研究的热点。异常入侵检测技术可以在安卓手机平台上应用，用于检测并防止针对手机系统及其应用程序的恶意攻击。本文从安卓手机平台异常入侵检测的现状、技术框架、相关研究成果和发展趋势等方面进行综述。
一、安卓手机平台异常入侵检测概述
1.1安卓手机平台概述
安卓(Android)是由Google开发的操作系统，主要应用于手机、平板电脑等智能设备。安卓系统具有开放性和高度自由的特点，用户可以运用自由度很高的约束条件使其适应不同的需求。但是同时，安卓系统的开放也给黑客留下进入安卓系统的可能性。
1.2安卓手机平台异常入侵检测现状
安卓手机平台异常入侵检测研究在最近五年呈现出了较快的发展。国内外研究者采用的方法主要包括基于特征的方法、基于机器学习的方法、基于网络流量分析的方法等。
在基于特征的方法中，学者们使用特征获得方法获取安卓应用程序的行为特征，得出恶意应用和正常应用之间的差异，进而对恶意应用程序进行分类、识别和检测。例如，参考文献[1]提出了一种基于应用程序行为的自适应恶意应用检测方法，它首先捕获应用程序行为的序列，然后使用序列分段和行为特征获取技术提取最相关的应用程序行为特征。总体上，基于特征的方法具有良好的效果，能够有效地检测出恶意应用程序。
在基于机器学习的方法中，学者们采用机器学习技术(如支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林等)训练出一个恶意应用程序检测模型，提高检测的准确率和效率。例如，参考文献[2]提出了一种基于多层感知器的恶意软件检测方法，在该方法中，分别针对多层感知器的输入和参数优化进行了讨论。该方法通过实验在某些情况下取得了较好的检测结果，证明了该方法的有效性。
在基于网络流量分析的方法中，学者们使用网络流量特征挖掘的方法，对移动应用程序(如安卓应用)在网络协议上的不同行为进行了分析，主要是通过分析网络流量来发现应用程序的恶意行为。例如，参考文献[3]提出了一种基于网络流量和协议解码(EPA)的恶意软件分类方法。该方法通过协议解码来获取协议特征，然后将协议特征和网络流量特征结合应用在机器学习算法中，对安卓应用进行分类。
二、安卓手机平台异常入侵检测技术框架
安卓手机平台异常入侵检测技术框架包括数据获取、数据处理、模型训练和恶意软件检测等几个环节。
2.1数据获取
数据获取是研究安卓手机平台异常入侵检测的基础，可以采用仿真实验、采集已知恶意样本和运用公共数据集等多种方式。
2.2数据处理
数据处理包括数据清洗、数据标注、数据规范化等工序。主要目的是将获取的数据转化为可用的机器学习模型训练数据。
2.3模型训练
模型训练是将已经清洗好的数据集放入机器学习模型中进行搭建和训练，训练完成后得到的检测模型可以用于恶意软件检测。
2.4恶意软件检测
恶意软件检测主要是针对安卓应用程序进行分析，发现并识别其中是否存在恶意行为。
三、相关研究成果和应用实例
3.1相关研究成果
近年来，国内外学者在安卓手机平台异常入侵检测领域的研究成果增加，获得了不少进展。例如，参考文献[4]提出了使用卷积神经网络来学习AndroidAppAPI调用序列的获取方法,并通过这个方法达到检测应用软件恶意行为的目的。其检测模型测试数据集包括10,645个样本的安卓应用程序。在其上表现出了良好的性能。
3.2应用实例
安卓手机平台异常入侵检测技术在不同场景下都有着广泛应用。例如在金融行业，手机APP成为了主要的客户端入口，因此恶意应用的风险也相应增大。国内很多银行已经开展了移动应用捆绑检测服务，以提高App的安全性。此外，一些安卓手机厂商也已经内置了入侵检测技术，为用户提供安全保障。
四、发展趋势和展望
随着移动互联网的不断发展，安卓手机平台异常入侵检测技术也将迎来新的发展机遇。未来该领域的研究方向和思路可能涉及以下几个方面：
4.1加强特征分析
特征分析是异常入侵检测过程中重要的环节。在未来的研究中，应该加强安卓应用程序特征分析的深度和广度，获取更具有代表性的恶意特征，提高分类精准度和泛化能力。
4.2引入深度学习方法
随着深度学习的不断发展，人们已经开始使用其在安卓手机平台数据分析和安全领域中的应用。例如，使用深度学习技术进行安全事件分类和网络攻击检测等。因此，深度学习方法也可以用于安卓手机平台异常入侵的检测研究中。
4.3构建广泛的数据集
丰富数据集是安卓手机平台异常入侵检测研究的重要保证。在未来的研究中，应构建广泛的数据集以尝试覆盖不同的恶意样本和应用场景，从而更加准确地识别和检测恶意应用程序。
五、结论
本文重点介绍了安卓手机平台异常入侵检测的相关研究。研究者们对该技术提出了许多基于特征、基于机器学习和基于网络流量的检测方法