【摘 要】
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Intent测试是Android应用发布前的重要测试环节,当测试用例覆盖不全时,会将潜在风险滞留于应用中。文章针对应用未对Intent通信进行全面有效的安全验证而导致存在潜在风险,提出了一种基于决策树提取过滤规则的自学习式的Android应用Intent安全过滤加固方案。该方案无需对源码或安装包进行修改,只需将应用放置于文章所设计的安全容器中运行。该方案利用决策树算法对相似度高的Intent攻击进
【机 构】
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北京邮电大学智能通信软件与多媒、体北京市重点实验室
【基金项目】
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囯家自然科学基金[61370195],囯家自然科学基金联合基金[U1536121]
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Intent测试是Android应用发布前的重要测试环节,当测试用例覆盖不全时,会将潜在风险滞留于应用中。文章针对应用未对Intent通信进行全面有效的安全验证而导致存在潜在风险,提出了一种基于决策树提取过滤规则的自学习式的Android应用Intent安全过滤加固方案。该方案无需对源码或安装包进行修改,只需将应用放置于文章所设计的安全容器中运行。该方案利用决策树算法对相似度高的Intent攻击进行拦截,保护运行时的应用不受恶意Intent的影响。同时,该算法具有自学习的能力,可以根据当前应用的运行
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