通过AndroidManifest和API调用追踪的恶意检测

来源：计算机技术与发展杂志2017年第03期北京时间：

作者：郑尧;王轶骏;薛质

摘要：研究了一种静态基于特征向量的机制,提供了一种静态分析的方法,用来检测Android恶意应用.为了识别不同Android恶意软件的意图,各种聚类算法被应用在此机制中,用来增强对Android任意应用程序的行为建模能力.同时研发了一套系统—XDroidMat.XDroidMat从每个Android应用程序的AndroidManifest.xml中抽取出静态信息,把组件作为切入点,往后追踪组件间通信及其API的调用.然后使用"k-means"算法加强建立恶意程序模型的能力.聚类的个数是通过奇异值分解算法决定的.最后采用"kNN"算法判别应用程序是恶意应用还是正常合法的应用.实验结果表明,XDroid-Mat的准确率达到了98.12%,在检测Android恶意应用中性能优异.

关键词：Android恶意应用;静态分析;基于特征;组件间通信