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Android恶意软件的静态分析方法及评判模型研究
随着移动设备普及率的增加和人们对移动应用的依赖程度的提高，Android恶意软件的威胁也在日益增加。Android恶意软件的危害包括窃取用户个人信息、篡改手机设备设置、控制设备、自动调起恶意软件等，严重威胁用户的个人隐私和信息安全。因此，对Android恶意软件的静态分析方法和评判模型的研究十分重要。
一、Android恶意软件静态分析方法
1、静态分析基本原理
Android恶意软件的静态分析是对Android应用程序代码、配置和资源文件的分析，不需要实际运行应用，通过扫描应用程序代码、配置和资源文件，分析应用程序的行为和功能，发现恶意代码、漏洞和隐藏的功能，以评估应用程序的安全性和隐私性。静态分析比动态分析更加靠谱，因为它不需要占用设备资源和伪装，且可以发现常见病毒、木马和特洛伊等恶意代码。
2、静态分析方法
（1）反编译：通过解编译APK文件，分析应用程序的代码结构和功能模块。反编译工具可将APK文件转换为Java代码以便分析应用程序的行为和功能
（2）审计源代码：查看恶意应用的原代码来分析代码中是否存在恶意行为或漏洞。
（3）API调用分析：应用程序中的API调用函数可以帮助分析应用程序的功能，如允许应用程序访问用户的联系人信息，定位位置。
（4）权限分析：Android系统中对应用程序的权限验证机制可以给用户使用和安全性带来保障，但也有可能造成安全隐患。研究应用程序的权限，发现潜在的安全风险。
二、Android恶意软件评判模型
1、特征提取模型
特征提取模型是一种常用的Android恶意软件分类和识别的方法，其评判模型需要选取一些特定的特征集，通过特征分析和分类，以确定应用程序是否是恶意软件。在Android恶意软件特征提取模型中，通常涉及权限控制、动态加载、API调用、强制关闭等特征。
2、机器学习模型
机器学习模型是一种学习性强、通用性好、可实时检测恶意程序的新型恶意软件检测方法。机器学习模型可以通过手动标记的恶意软件样本特征集来训练一个模型，然后对未知的应用程序进行分类检测，以评估其是否是恶意应用程序。此外，机器学习模型也能够不断地对恶意软件进行更新和升级，提高检测效率和准确度。
三、结论
Android恶意软件对用户的隐私和信息安全带来的威胁非常大，因此，需要对其进行静态分析和评判。目前，特征提取模型和机器学习模型是Android恶意软件静态分析和评判的主要方法。在实际应用中，可以根据具体的应用场景和需要选择不同的方法和模型。