计算机研究与发展2023,Vol.60Issue(8) :1875-1894.DOI:10.7544/issn1000-1239.202220297

Android恶意应用的静态检测方法综述

A Review of Static Detection Methods for Android Malicious Application

潘建文 崔展齐 林高毅 陈翔 郑丽伟
计算机研究与发展2023,Vol.60Issue(8) :1875-1894.DOI:10.7544/issn1000-1239.202220297

Android恶意应用的静态检测方法综述

A Review of Static Detection Methods for Android Malicious Application

潘建文 1崔展齐 1林高毅 1陈翔 2郑丽伟1
扫码查看

作者信息

  • 1. 北京信息科技大学计算机学院 北京 100101
  • 2. 南通大学信息科学技术学院 江苏南通 226019
  • 折叠

摘要

Android系统的开放性和第三方应用市场的多样性,使其在取得高市场占有率的同时也带来了巨大的风险,导致Android恶意应用层出不穷并广泛传播,严重威胁了用户的隐私和经济安全.如何有效检测Android恶意应用受到了研究人员的广泛关注.根据是否运行应用程序,将现有的恶意应用检测方法分为静态检测和动态检测.其中,静态检测的效率和代码覆盖率均优于动态检测,Drebin等静态检测工具取得了广泛应用.为此,系统调研了Android恶意应用静态检测领域的研究进展,并进行了分析和总结.首先,介绍了 Android应用静态特征;然后,根据静态特征的不同,分别对基于权限、应用程序编程接口(application programming interface,API)和操作码等不同静态特征的Android恶意应用检测方法进行了分析,并总结了常用的Android应用数据集和评价Android恶意应用检测性能的常用指标;最后,对Android恶意应用静态检测技术的发展进行了总结和展望,以期为该领域的研究人员提供参考.

关键词

Android恶意应用/静态检测/权限/应用编程接口/操作码

Key words

Android malware/static detection/permission/application programming interface(API)/opcode

引用本文复制引用

基金项目

江苏省前沿引领技术基础研究专项(BK202002001)

国家自然科学基金(61702041)

北京信息科技大学"勤信人才"培育计划(QXTCP C201906)

出版年

2023
计算机研究与发展
中国科学院计算技术研究所 中国计算机学会

计算机研究与发展

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:2.649
ISSN:1000-1239
被引量2
参考文献量9
段落导航相关论文