25、安卓恶意软件检测:Rooting 与间谍软件分析

安卓恶意软件检测:Rooting 与间谍软件分析

1. Rooting 恶意软件特征分析

1.1 权限相关特征

恶意应用相较于良性应用,在重启后更倾向于立即重启。恶意应用常请求 READ_PHONE_STATE ACCESS_WIFI_STATE 权限。良性应用可能使用 READ_PHONE_STATE 获取手机的 IMEI 号码以及所连接网络的信息,例如移动支付应用可能需要此类信息来验证发送支付请求的设备身份。而恶意软件使用此权限来捕获受害者手机的私人信息,请求该权限的可能性是良性软件的两倍多:35.98% 的良性软件请求 READ_PHONE_STATE 权限,而 83.01% 的 Rooting 恶意软件请求此权限。同样,黑客可以使用 ACCESS_WIFI_STATE 来捕获 Wi-Fi 服务集标识符(SSIDs)。80.57% 的 Rooting 恶意软件请求此权限,而良性软件请求的概率仅为其一半(40.02%)。

1.2 基于网络的特征

除了权限相关特征,应用的网络通信相关特征也有助于机器学习算法识别 Rooting 恶意软件。例如,静态 sendnet 特征设置为应用代码调用 sendnet 方法通过互联网发送数据的次数。可以通过在名为 DroidBox 的 Android 沙箱环境中运行 Android 应用来收集此类信息,该环境能让我们安全地运行 Android 应用并收集动态特征。以下是 Rootnik 恶意软件调用

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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