【摘 要】
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提出一种新的Android恶意行为检测算法，该算法使用系统调用序列和控制流序列表征Android应用程序的行为，通过分析已知恶意软件样本库，训练出一个恶意软件特征基和阚值，再计算Andr
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272481,61303239)
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提出一种新的Android恶意行为检测算法，该算法使用系统调用序列和控制流序列表征Android应用程序的行为，通过分析已知恶意软件样本库，训练出一个恶意软件特征基和阚值，再计算Android应用程序与特征基的相似度，根据阈值判断目标是否为恶意软件．根据该算法，开发了一个Android恶意软件检测系统SCADect，并在华为U8860真机上对3000个测试样本进行分类，准确率达到96．8％；针对包含混淆和加密操作的8簇237个恶意样本，该系统的检出率达到89％，明显优于工具Androguard．实验结果表
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