马晋杨，徐　蕾

(沈阳航空航天大学 计算机学院, 沈阳　110136)



基于Android系统的手机恶意软件检测模型

马晋杨，徐蕾

(沈阳航空航天大学 计算机学院, 沈阳110136)

为提高手机应用软件的安全性，提出一种基于Android系统的手机恶意软件检测模型;模型利用数据挖掘的方法对恶意软件中的敏感API调用进行数据挖掘，进而得到恶意软件检测规则；针对检测规则在检测非恶意软件时，产生较高误报率的问题，设计了加权FP-growth关联规则挖掘算法，算法在数据挖掘的两个步骤中，对敏感API调用加权，利用支持度阈值去除一些出现次数频繁而权重小的规则，降低了非恶意软件的误报率;实验结果表明，模型对恶意软件检测率达到81.7%，非恶意软件的检错率降低到11.3%。

Android系统；恶意软件；数据挖掘；敏感API；FP-growth算法

0　引言

随着手机应用软件的日益增多，人们对手机应用安全性的要求愈来愈高。鉴于多种型号的手机和平板PC使用Android操作系统，针对Android平台的恶意软件检测得到研究者的广泛关注。

基于Android系统的恶意软件检测方法主要有：1)利用软件获得的访问权限做检测。文献[1]运用统计学知识给出了权限风险等级计算方法，该方法可以计算出一组权限的风险值，并且在应用程序安装时将风险值呈现给用户，让用户决定是否安装。文献[2]通过对权限配置文件的挖掘分析，发现软件使用敏感权限之间的关联性，并将其作为检测规则进行恶意软件检测。这种方法能够发现一些敏感恶意行为，但对软件的权限申请要求严格，进而限制了具有特殊权限要求软件的使用。……