10、受细胞凋亡启发的 Go-Detect 应用程序检测恶意软件对短信的利用

受细胞凋亡启发的 Go-Detect 应用程序检测恶意软件对短信的利用

1. 引言

随着智能手机和平板电脑用户数量的不断增加，这些设备成为了网络犯罪分子眼中的“金矿”。移动恶意软件能够在用户不知情的情况下利用手机漏洞，其攻击动机往往是为了获取经济利益、窃取用户信息或对设备造成损害。恶意软件可以通过短信进行传播，例如 2018 年的 AndroRAT 木马能利用受害者智能手机的 root 权限，删除并发送伪造短信；Hummingbad 病毒通过短信传播点击欺诈，用户点击链接后就会被感染，该病毒会收集个人信息并利用手机 root 权限；AndroidOS_Smszombie.A 则通过短信支付利用中国移动，还伪装成壁纸应用。

本文旨在提出用于短信的移动恶意软件 API 分类，并开发一个移动应用程序来检测短信 API 的利用情况。

2. 相关工作

以往的研究对移动恶意软件进行了分类和检测，采用了多种算法，如 K-means 聚类、加密和编码算法等。检测方法主要包括应用元数据、混合、静态和动态四种特征。在本次研究中，采用静态分析方法，因为其具有系统性，能提高性能。

3. 研究方法

3.1 实验流程

整个研究过程包括静态分析和短信 API 利用分类，具体流程如下：

graph LR
    A[下载 Drebin 数据集] --> B[设置实验室环境]
    B --> C[安装工具]
    C --> D[使用 Genymotion 模拟器运行 Drebin 训练数据集]
    D --&g