基于行为的Android恶意软件判定方法及其有效性

针对当前Android平台资源受限及恶意软件检测能力不足这一问题,以现有Android安装方式、触发方式和恶意负载方面的行为特征为识别基础,构建了基于ROM定制的Android软件行为动态监控框架,采用信息增益、卡方检验和Fisher Score的特征选择方法,评估了支持向量机(SVM)、决策树、k-邻近(KNN)和朴素贝叶斯(NB)分类器四类算法在Android恶意软件分类检测方面的有效性。通过对20916个恶意样本及17086个正常样本的行为日志的整体分类效果进行评估,结果显示,SVM算法在恶意软件判定上准确率可以达到93%以上,误报率低于2%,整体效果最优。可应用于在线云端分析环境和检测平台,满足海量样本处理需求。     

基于图片隐写的病毒攻击

随着互联网的飞速发展，计算机病毒技术也在不断发展，病毒数量和类型都在不断增多，危害也在逐渐增强。一般病毒会破坏计算机的数据信息，占用磁盘空间或抢占系统资源等。因此本文就病毒的多样性来入手，     

基于Android手机录音木马的原理分析与实现

目前,手机是人们最重要的通讯工具,Android系统已经成为最为频繁使用的手机系统。然而由于这个系统目前仍存在漏洞,越来越多针对该系统的木马程序应运而生。本文实现了一种针对Android系统远程操控目标手机的木马,用来操控手机进行录音,并传回搭建的远程服务器。     

基于Android后台监听机制的程序实现

通过对Android监听机制的分析,实现了手机短信的拦截和监听,通话的监听,后台未授权程序安装的监听,网络流量的监控,通过实现过程和原理分析,对防范Android后台监听等敏感行为具有较为普遍的理论指导意义。     

基于图片隐写的病毒攻击

1引言随着互联网的飞速发展,计算机病毒技术也在不断发展,病毒数量和类型都在不断增多,危害也在逐渐增强。一般病毒会破坏计算机的数据信息,占用磁盘空间或抢占系统资源等。因此本文就病毒的多样性来入手,用图片和文档来作为病毒传播途径,通过豌豆荚来攻击安卓手机,在实现过程中体现了很大创新性和借鉴作用。2本作品总体设计