24、安卓恶意软件特征转换与检测技术解析

安卓恶意软件特征转换与检测技术解析

在安卓系统的安全防护中，恶意软件的检测是一项至关重要的任务。然而，随着恶意软件开发者不断改进技术以逃避检测，传统的检测方法面临着越来越大的挑战。因此，采用有效的特征转换技术和机器学习算法来提高检测的准确性和鲁棒性变得尤为重要。本文将深入探讨特征聚类和基于相关图的特征转换技术，以及它们在区分不同类型恶意软件中的应用，并通过具体的实验数据展示其性能。

特征聚类与相关图特征转换

在特征处理方面，为了减少特征数量，我们通常会采用特征聚类和基于相关图的特征转换这两种方法。

特征聚类

特征聚类是将特征分组的过程。我们会选择一个显著小于总特征数的聚类大小G，例如基本特征向量有100个元素时，可将G设为8。以样本应用和四维API特征为例，如图6 - 4所示，我们将四个应用聚类成两组，并使用均值方法进行特征聚合，从而得到每个应用的FC特征。FC特征具有高度代表性，且由于生成过程中涉及安全分析师的多个选择，如样本应用子集、聚类数量、聚类方法及其超参数、聚合运算符等，使得攻击者难以猜测和逆向工程。

基于相关图的特征转换

基于相关图的特征转换则是通过创建一个以特征为顶点的完全连接图，利用社交网络分析的概念将特征划分为社区，每个社区对应一个CG特征。其具体算法步骤如下：
1. 从样本集D中选取子集D′。
2. 获取D′中样本的特征矩阵F′。
3. 根据F′的列向量计算相关图的n × n边权重。
4. 根据相关图和社区检测算法将n个基本特征划分为G个社区。
5. 对每个样本应用i的每个特征社区Cg应用聚合运算符。
6. 计算每个样本应用i的CG特