基于圖特征向量的Android程序相似性檢測算法研究.pdf

1、在Android應用市場上的移動應用程序中，存在數(shù)量眾多的對合法應用程序肆意進行修改，并用新的簽名密鑰進行重新打包并重新發(fā)布應用的現(xiàn)象?，F(xiàn)有的Android應用相似性研究存在著特征提取難以描述Android代碼的特征，提取算法過于復雜，檢出率差和處理效率差等問題，如何系統(tǒng)地、快速準確地從海量的Android應用中識別這些經(jīng)過重新打包的應用？是否能夠快速而可度量地檢測這些經(jīng)過重新打包的應用從而對每天提交的大量應用進行有效的管理？能否幫助用

2、戶有效判斷下載的應用程序的是否合法、是否包含惡意負載。這些都成為Android系統(tǒng)研究中的挑戰(zhàn)。
　　針對這些問題，本文基于圖特征向量的特征模型，結合余弦算法、規(guī)范壓縮距離等算法對程序間的相似性進行分析，給出一種具有時效性的算法。該算法主要是通過從Dalvik字節(jié)碼級別對Android應用程序進行靜態(tài)分析，找出其中類之間的互相依賴關系，根據(jù)Android反編譯代碼中的類依賴關系，提出一種基于圖的特征向量模型，該模型通過類依賴圖中頂

3、點之間的互調信息，保留了程序的結構中經(jīng)過混淆和變形處理后的不變量，可以有效對抗上述技術所產(chǎn)生的影響。
　　在類依賴圖中首先通過計算類中方法和變量相互調用得到類依賴關系的轉移概率矩陣，依據(jù)轉移概率矩陣進行拉普拉斯變換，并把得到的矩陣映射為一個多維特征向量進行Android應用的相似性分析?？梢钥焖儆行У貜暮Ａ繎弥凶R別出重新打包的應用，并采用機器學習分析結果，來檢測出潛藏在Android應用程序中的剽竊及惡意代碼。
　　本文提