基于上下文信息的Android恶意行为检测方法
来源：计算机工程杂志2018年第7期北京时间：
作者：卢正军,方勇,刘亮,张文杰,左政
单位：四川大学 电子信息学院,成都 610065
摘要：针对现有Android恶意软件检测方法存在的局限性和常见Android恶意软件的特点,提出一种基于上下文信息的Android恶意行为检测方法。从方法调用图中提取敏感应用程序编程接口,分析其行为的激活事件和条件因子,生成能够有效描述恶意软件行为的语境特征。在此基 础上,通过对比正常应用程序和恶意软件的特征来判断其是否为恶意行为。对266个Android恶意应用样本进行实验,结果表明,该检测方法的精确率为92.86%,召回率为95.21%。
关键词：恶意行为,权限,激活事件,上下文信息,静态检测
