Android异常检测系统的研究与实现

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Google公司推出的Android系统是当前发展速度最快的移动平台操作系统之一,但是其在应用层的安全机制和技术还不够完善,尤其是在短信、电话以及网络等公共资源的监控上还存在着缺陷,对人们的日常生活产生了诸多威胁,因此Android系统的安全性成为当前的研究热点。本论文在剖析Android系统的体系结构、安全机制及其所面临的安全威胁的基础上,针对Android系统异常检测机制的关键技术进行了深入分析与研究,并设计实现了一套异常检测系统,测试结果表明,该系统对异常具有良好的检测效果。本论文的研究内容如下:首先,在深入理解Android系统的体系结构和安全机制的基础上,借助Android平台优良的监听机制和基于Linux内核的文件管理机制,完成了对短信、电话以及网络等公共资源的动态监听模块的系统实现。其次,将传统PC机中使用的基于机器学习的异常检测模型——隐马尔科夫模型与Android系统的安全特性相结合,设计并实现了基于HMM的异常检测模块,该模块在前期训练阶段获取描述应用程序正常行为的HMM模型,并在检测阶段用以识别异常行为。此模块与动态监听模块分别从不用角度检测系统的安全性,并共同构成了Android异常检测系统。最后,通过上网下载应用程序源码和自行设计开发两种途径开发了四种Android测试应用程序用来完成对Android异常检测系统的分析和测试,经数据分析证明了该系统的正确性和有效性。
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