通信学报 ›› 2017, Vol. 38 ›› Issue (5): 190-198.doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2017095

• 学术通信 • 上一篇    下一篇

基于APK签名信息反馈的Android恶意应用检测

刘新宇,翁健,张悦,冯丙文,翁嘉思   

  1. 暨南大学信息科学技术学院,广东 广州510632
  • 修回日期:2017-03-09 出版日期:2017-05-01 发布日期:2017-05-28
  • 作者简介:刘新宇(1990-),男,湖南衡阳人,暨南大学硕士生,主要研究方向为智能移动端安全与网络安全。|翁健(1976-),男,广东茂名人,博士,暨南大学教授、博士生导师,主要研究方向为密码学与信息安全。|张悦(1990-),男,陕西榆林人,暨南大学博士生,主要研究方向为信息安全与智能移动端安全。|冯丙文(1985-),男,山东东营人,博士,暨南大学讲师,主要研究方向为多媒体安全与数字取证。|翁嘉思(1994-),女,广东汕尾人,暨南大学硕士生,主要研究方向为密码学与云安全。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61133014);国家自然科学基金资助项目(61272413);国家自然科学基金资助项目(61373158);国家自然科学基金资助项目(61472165);广东省应用型科技研发专项基金资助项目(2016B010124009)

Android malware detection based on APK signature information feedback

Xin-yu LIU,Jian WENG,Yue ZHANG,Bing-wen FENG,Jia-si WENG   

  1. College of Information Science and Technology,Jinan University,Guangzhou 510632,China
  • Revised:2017-03-09 Online:2017-05-01 Published:2017-05-28
  • Supported by:
    The National Natural Science Foundation of China(61133014);The National Natural Science Foundation of China(61272413);The National Natural Science Foundation of China(61373158);The National Natural Science Foundation of China(61472165);Key Program for Guangdong Province Applied Science and Technology R&D Special Funds(2016B010124009)

摘要:

提出一种新的基于APK签名信息反馈的Android恶意应用检测方法(SigFeedback)。该方法在SVM分类算法的基础上采用启发式规则学习的方式对特征值进行提取,并对检测集中的 APK 签名信息进行验证筛选,实现了启发式反馈,达到更加准确地检测恶意应用的目的。SigFeedback 检测算法具有检测率高、误报率低的特点。最后通过实验显示SigFeedback算法具有较高的效率,且能使误报率从13%降低到3%。

关键词: 误报率, 恶意应用, 启发式学习, 有效性, 检测率

Abstract:

A new malware detection method based on APK signature of information feedback (SigFeedback) was proposed.Based on SVM classification algorithm,the method of eigenvalue extraction adoped heuristic rule learning to sig APK information verify screening,and it also implemented the heuristic feedback,from which achieved the purpose of more accurate detection of malicious software.SigFeedback detection algorithm enjoyed the advantage of the high detection rate and low false positive rate.Finally the experiment show that the SigFeedback algorithm has high efficiency,making the rate of false positive from 13% down to 3%.

Key words: false positive rate, malicious application, heuristic learning, effectiveness, detection rate

中图分类号: 

No Suggested Reading articles found!