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摘 要 ：机器学习为恶意软件检测提供了一种新的视角,它可以从大量的样本中自动学习和提取特征,然后使用这些特征 进行预测。通过对 Android 系统的权限、API 调用以及动态行为等方面进行深入的分析,研究人员已经成功地发现了许多与恶 意软件相关的显著特征。对 Android 恶意软件的特征进行了深入的分析,探讨几种主流的机器学习算法,并对它们的性能进 行了对比。研究结果表明,该算法在检测 Android 恶意软件时可以提高实时性和准确性,从而提高了检测的精确性和效率。
关键词 ：机器学习技术,Android,恶意软件检测
Design ofAndroid Malware DetectionAlgorithm Based on MachineLearning Technology
WU Xia
(Dongguan Open University, Dongguan Guangdong 523000)
【Abstract】： Machine learning provides a new perspective for malware detection, which can automatically learn and extract features from a large number of samples, and then use these features for prediction. Through in-depth analysis of the permissions, API calls, and dynamic behavior of the Android system, researchers have successfully identified many significant features related to malware. We conducted in-depth analysis of the characteristics of Android malware, explored several mainstream machine learning algorithms, and compared their performance. The research results indicate that this algorithm can improve real-time and accuracy when detecting Android malware, thereby improving the accuracy and efficiency of detection.
【Key words】：machine learning technology;Android;malware detection
0引言
在当代社会,移动技术和智能设备的普及推动了移 动操作系统,尤其是 Android 系统的广泛应用。然而, 随着技术的进步,恶意软件也随之增多。恶意软件,通 常被定义为具有恶意意图的软件,旨在对用户的隐私和 数据造成伤害或窃取。它们可能隐藏在普通的应用程序 中,损害用户的设备,窃取敏感信息,或者参与更大的 网络攻击。这种不断增长的威胁不仅对个人用户造成了 危害,也对企业和组织造成了巨大的经济损失。面对恶 意软件的不断变异和复杂化,传统的基于签名的检测技 术已经难以应对。这些技术依赖于已知的恶意软件样本 和其特征,但是恶意软件开发者经常使用多种技巧来避免检测,例如,代码混淆和动态行为变化。因此,需要 更加智能和自适应的方法来对付这种威胁,机器学习在 这方面展现了巨大的潜力。
1Android 系统的广泛应用和恶意软件的威胁
1.1 恶意软件的定义及其危害
随着科技的迅猛发展, Android 系统已经成为全球 最流行的移动操作系统之一。从智能手机到平板电脑, 从智能手表到电视, Android 系统凭借其开放性和灵 活性吸引了大量开发者和用户。但正如阳光下总会有阴 影, Android 的流行也带来了一个不容忽视的问题,那 就是恶意软件的出现与蔓延,使恶意软件对用户、企业 和组织都构成了巨大的威胁。首先恶意软件可以窃取用户的个人和财务信息,如密码、信用卡号和银行账户 [1]。 这些信息可能被用于欺诈或其他非法活动。另外,恶意 软件还可以对用户的数据和设备造成永久性的损害,这 不仅会导致用户的数据丢失,还可能导致巨大的经济损 失。随着物联网(IoT)设备的普及,恶意软件的攻击 面也在不断扩大。许多物联网设备,如智能摄像头、智 能家居设备和医疗设备,都运行着基于 Android 的操 作系统。这些设备往往缺乏足够的安全防护措施,成为 恶意软件的攻击目标, 一旦这些设备被感染,恶意软件 不仅可以窃取用户的数据,还可能利用这些设备发动大 规模的网络攻击。
1.2 机器学习在恶意软件检测中的潜力
随着 Android 系统在全球范围内的普及,恶意软 件的威胁越来越严重。传统的基于签名的恶意软件检测 方法很难应对日益繁多和变化莫测的恶意软件。在这 种情况下,机器学习技术为恶意软件检测开启了新的篇 章。机器学习是一种使计算机能够从数据中学习的技 术,而无需明确地进行编程。其核心思想是通过对大量 的数据进行分析,建立模型,从而使计算机能够进行预 测或决策。在恶意软件检测方面,机器学习也展现出了 巨大的潜力,机器学习可以自动从大量的样本中提取特 征。传统的恶意软件检测方法通常需要人工定义特征, 这既耗时又容易出错。而机器学习技术可以自动识别和 提取与恶意软件相关的特征,从而大大提高了恶意软件 检测的效率 ;同时机器学习也具有很好的泛化能力 [2]。 这意味着,即使在面对之前未曾见过的恶意软件样本 时,机器学习模型也能够进行准确的检测。
2.Android 恶意软件特征提取
2.1 权限使用和 API 调用频率分析
Android 系统的一个显著特点是其细致的权限管理 系统。每个应用在安装或运行时都需要申请一系列的权 限,以访问手机的特定功能,如读取联系人、访问摄像 头或发送短信。这套权限系统的初衷是保障用户的数据 安全和隐私,但它也为恶意软件特征提取提供了丰富的 信息。权限使用是 Android 恶意软件最直观的特征之 一。恶意软件为了完成其恶意行为,往往会申请一系列 不寻常的权限,通过统计和分析应用的权限请求模式, 可以有效地区分正常应用和恶意软件。具体来说,权限 使用分析首先要对应用的权限申请进行统计,列出所有 申请的权限 [3]。然后可以使用机器学习技术对这些权限 进行分类和评分。对于那些常见于恶意软件但在正常应 用中很少见的权限,可以给予较高的权重。通过这种方 法,可以为每个应用生成一个权限使用得分,从而评估其是否为恶意软件。
除了权限使用外, API 调用频率也是恶意软件特征 提取的重要方面。API 调用是应用与操作系统进行交互 的方式,通过调用 API,应用可以实现各种功能,如访 问文件、连接网络或显示图形界面。恶意软件为了完成 其目的, 通常会频繁调用某些特定的 API。API 调用频 率分析的核心是监控应用在运行时的 API 调用行为。这 可以通过动态分析技术实现,即在一个受控的环境中运 行应用,同时记录其所有的 API 调用活动。得到这些数 据后,可以对 API 调用进行统计和分析,找出那些被频 繁调用的 API。
2.2 动态行为分析与网络交互分析
动态行为分析是对 Android 应用在运行时的行为 进行观察和分析,以揭示其可能的恶意行为。与静态分 析不同,动态分析关注的是应用的实际执行行为,如文 件操作、系统调用、内存访问等,这种分析方法有助于 揭示恶意软件的真实意图和行为,从而提高恶意软件检 测的准确性 [4]。在 Android 系统中,应用的动态行为 包括许多方面。通过对这些行为进行记录和分析,可以 得到应用的行为模式,从而评估其是否为恶意软件。特 别是那些试图隐藏其行为、逃避检测的恶意软件,往往 可以通过动态行为分析被发现。如图 1 所示为恶意软件 识别算法动态训练的交互过程。其中网络交互分析是动态行为分析的一个重要组成 部分。现代的恶意软件往往需要与外部服务器进行通 信,以接收命令、上传数据或下载恶意代码。这些网络 交互行为为恶意软件提供了生存和扩散的途径,但同时 也为恶意软件检测提供了有价值的线索。网络交互分析 首先需要对应用的网络活动进行监控,这可以通过网络 嗅探工具或特定的分析平台实现。监控到的网络活动包 括所有的网络请求、响应、数据传输等。得到这些数据 后,可以对其进行深入的分析,以揭示应用的网络行为 模式。一个应用频繁与一个未知的远程服务器进行通 信,且传输的数据量很大,可能意味着该应用在窃取用户数据或下载恶意代码。同样, 一个应用在没有用户交 互的情况下发起大量的网络请求,可能表示该应用在进 行后台恶意行为。通过对这些网络交互行为进行分析, 可以得到应用的网络行为模式,从而评估其是否为恶意 软件。
3 机器学习模型选择与设计
在恶意软件检测的挑战面前,机器学习提供了一种 高效且自适应的方法。设计适当的机器学习模型是获得 良好检测效果的关键。
选择合适的机器学习算法至关重要。在多种算法中, 支持向量机 (SVM) 因其在分类问题中的优越性能而被 广泛应用 [5]。这种方法尤其适用于恶意软件检测,因为 应用的特征可能非常复杂,需要在高维空间中进行分类。 SVM 的这些优点使其成为恶意软件检测的理想选择。
为了让 SVM 或其他机器学习模型发挥最大效果, 需要进行特征工程与预处理。特征工程是选择、转换或 创新特征的过程,使模型能够从中获取有用的信息。对 于恶意软件检测,这可能包括从应用的权限使用、API 调用频率、动态行为等方面提取特征。每个特征都可以 为机器学习模型提供关于应用性质的线索。但是,不是 所有特征都同样有用,可能需要使用特征选择技术,如 递归特征消除,来确定最相关的特征。特征预处理也是 机器学习模型设计中的一个重要步骤。数据往往需要标 准化,使其在同一范围内,这有助于模型的训练和收 敛。此外,可能还需要处理缺失值、异常值或噪声数 据,以保证模型的稳定性和可靠性。如图 2 所示详细描 述了基于 SVM 算法的恶意软件检测步骤。
使用训练数据集,可以通过反复迭代来调整 SVM 的参数,如核函数、惩罚参数和容差值,以优化模型性 能。在训练过程中,需要使用交叉验证来评估模型的泛 化能力。这意味着将训练数据分成几个子集,轮流使用 其中的一部分作为验证集,其余部分作为训练集。这可 以提供有关模型在未知数据上表现的更为准确的估计。 验证是确保模型可靠性的关键步骤,使用验证数据集, 可以评估模型在实际情境中的效果,这包括计算各种性 能指标,如准确率、召回率和 F1 分数,以及绘制 ROC 曲线和计算 AUC 值。这些指标为模型性能提供了全面的视图,有助于决定模型是否满足预期,或是否需要进 一步的优化。
4 总结
Android 系统作为全球应用最广泛的操作系统,不 断受到恶意软件的威胁,影响用户的数据安全和隐私。 针对这一挑战,利用机器学习技术进行恶意软件检测已 显示出巨大的潜力。特征提取,包括权限使用、API 调 用频率和动态行为分析,为模型提供了丰富的信息来 源,特别是网络交互分析为恶意软件的行为模式提供了 重要线索。选择支持向量机作为分类器,并结合深入的 特征工程和预处理,有助于提高模型的准确性。通过综 合运用上述技术和方法,为 Android 恶意软件检测提 供了一种高效、可靠的解决方案,有望进一步提高用户 设备的安全性。
参考文献
[1] 吴莹莹,殷西祥.Android恶意软件检测方案探析[J].科技风, 2023(23):66-68.
[2] 张晓涵.面向PE恶意软件检测的对抗样本生成方法研究[D]. 石家庄:河北师范大学,2023.
[3] 厉源.基于多模态融合的恶意软件检测与分类方法研究[D]. 广州:广州大学,2023.
[4] 魏高山,俞叔刚,咸洁敏,等.基于深度学习的恶意软件检测技 术研究[J].信息技术,2022.46(9):100-105.
[5] 张海鹏.基于机器学习的安卓恶意软件检测方法研究[D].广 州:广州大学,2023.
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