张志威,甘 刚

(成都信息工程大学网络空间安全学院，四川 成都 610225)

0 引 言

Android系统因其智能化的操作和应用广受各大厂商推崇与二次开发，手机市场占有率逐年攀升。智能移动终端承载着亿万移动用户的生产生活，良好的便携性及系统生态获得了广大用户的喜爱。但与此同时，暴露出的Android漏洞数目也随之增长。因此，Android系统的安全性也一直是安全研究人员关注的重点。

据CNVD(China Nation Vulnerability Database)及其他知名漏洞提交平台查询发现，以往提交的Android漏洞集中于应用层，大多为组件暴露[1]、信息泄露、二次重打包[2]、权限提升等类型，但对系统服务层面的研究探索较少。而Android系统服务作为运行在系统底层的核心进程，一旦被恶意程序获取到相关权限，则可能会导致隐私泄露。此外如果服务在运行过程中接收使用了传入的非法参数，则可能会致使系统重启、拒绝服务甚至内存损坏等不可知结果。文献[3]在对Android系统服务漏洞挖掘的过程中使用了模糊测试的方法，但测试数据类型单一，未对通信过程中复杂的参数类型进行构造，某种程度上导致了参数用例覆盖的不全面。文献[4]同样利用模糊测试的方法对系统服务进行漏洞挖掘，但对系统服务中多维参数的变异[5]没有进行合理的控制处理，可能会导致组合爆炸等问题。如何解决模糊测试过程中用例覆盖率低及多维参数变异的问题也一直是漏洞挖掘人员的研究重点。

因此，本文将遗传算法与模糊测试技术结合起来，通过适应度函数对参数进行变异指导，保证了参数的多样性，并且根据数据类型变异优先级表对不同参数也进行相应的组合变异操作。……