基于多特征模型的TVOS恶意应用检测方法

作者：沙有闯; 黄存东; 袁明磊

来源：吉林师范大学学报(自然科学版), 2020, 41(04): 64-71.

DOI：10.16862/j.cnki.issn1674-3873.2020.04.012

• TVOS系统
• 恶意应用程序检测
• 多特征模型
• 自适应增强算法

TVOS是国产的智能电视操作系统,兼容Android系统的同时扩展了功能.针对TVOS应用程序的安全检测需求,提出了一种基于多特征模型的TVOS恶意应用安全检测方法.该方法通过反编译技术获取TVOS应用的源码,并通过对源码的扫描提取应用程序的静态特征;通过动态HOOK技术挂钩应用程序的典型行为捕获动态特征.在恶意应用的检测过程中首选采用单一分类算法对特征集合进行初步训练,得到各个特征的优选分类器,再通过引入自适应增强技术在多个弱分类器基础上构建增强的分类器.实验结果表明,分类的准确度达到98.1%,优于单一特征的分类模型,能够有效提高恶意应用检测性能.

• 单位
  合肥工业大学; 安徽国防科技职业学院