1、探索Android恶意软件检测技术及其应用

探索Android恶意软件检测技术及其应用

1 引言

随着智能手机的普及，Android操作系统已成为全球最受欢迎的移动平台之一。根据统计，Android在全球数字设备操作系统中的市场份额达到41%，而在移动操作系统市场中更是占据了72%的主导地位。尽管Android的广泛应用带来了便利，但也伴随着日益增长的安全威胁。据统计，每天新增的恶意软件数量不断增加，2020年恶意软件样本总数虽然低于500万，但相比2016年仍呈现上升趋势。特别是在2017年，“Judy”恶意软件影响了超过3650万用户，成为历史上最大规模的恶意软件事件之一。

为了应对这一挑战，传统的反恶意软件检测方法如签名、字符串匹配、哈希数据库和系统调用监控等已经不足以应对现代恶意软件的复杂性。因此，研究人员开始转向机器学习（ML）技术，结合重要特征来理解和检测恶意软件的行为模式。本文将详细介绍Android恶意软件检测的主要技术，包括静态分析、动态分析和混合分析，并探讨机器学习在这一领域的应用。

2 Android恶意软件检测技术

2.1 静态分析技术

静态分析技术是指在不执行APK的情况下，通过对恶意软件样本/文件进行特征提取来识别潜在威胁。具体步骤包括解包恶意APK，反编译成各种文件（如清单文件、类文件等），并通过工具提取API调用、权限、意图、哈希值、资源、字节码、操作码、组件、流程等特征。静态分析因其高效、低资源消耗和低风险而广受欢迎，但也存在局限性，尤其是在处理未知混淆和打包的恶意软件时效果不佳。

2.2 动态分析技术

相比之下，动态分析通过在模拟器或真实设备上执行恶意软件文件，以识别其运行时的行为特征。动态分析提