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Android系统占据智能移动终端市场81.9%的份额,预计还会持续增长.同时,针对Android系统的恶意应用日益增多,Android恶意应用程序检测技术已经成为安全领域研究的热点问题.本文提出一种基于有向信息流的针对Android隐私泄漏类恶意应用的检测方法.该方法首先反编译应用程序,分析配置文件中的权限申明;基于隐私点数据集构建隐私数据有向信息流模型;通过在信息流模型中对隐私点的跟踪分析,检测隐私数据是否被发送出去而导致信息泄漏.该方法在对Android第三方市场的7 985个应用程序检测中,发现357个恶意应用.通过实验方式验证了检测结果的准确性.结果表明该方法对Android隐私泄露类恶意应用具有很好的检测效果. 相似文献
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移动智能终端凭借全新的体系结构、安全机制、丰富的传感设备及应用,在国内拥有近5亿台的市场.然而这些新特性却导致了比经典的攻击行为更复杂的新安全问题--移动智能终端隐蔽信道,泄漏用户隐私.针对Android移动智能终端这种新的复杂环境,目前仍缺乏有效的消除限制方法.本文将Android系统隐蔽信道分成基于共享资源的智能终端隐蔽信道和基于传感器设备的隐蔽信道两种基本模型,并深入研究传感器隐蔽信道的形成机理.通过对Android系统权限控制安全机制的分析,扩展权限控制机制的保护范围,设计和实现了基于权限控制机制的Android系统传感器隐蔽信道限制方法.实验证明该方法在实际的隐蔽信道限制中能够达到限制效果. 相似文献
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