基于多类特征的Android应用恶意行为检测系统

目前针对未知的Android恶意应用可以采用数据挖掘算法进行检测，但使用单一数据挖掘算法无法充分发挥Android应用的多类行为特征在恶意代码检测上所起的不同作用．文中首次提出了一种综合考虑Android多类行为特征的三层混合系综算法THEA(TripleHybridEnsembleAlgorithm)用于检测Android未知恶意应用．首先，采用动静态结合的方法提取可以反映Android应用恶意行为的组件、函数调用以及系统调用类特征；然后，针对上述3类特征设计了三层混合系综算法THEA，该算法通过构建适合3类特征的最优分类器来综合评判Android应用的恶意行为；最后，基于THEA实现了Android应用恶意行为检测工具Androdeet，并