基于Binder信息流的Android恶意行为检测系统

作者：李桂芝; 韩臻; 周启惠; 王雅哲

来源：信息网络安全, 2016, (02): 54-59.

• Android
• Binder信息流
• 隐私数据
• 恶意行为

目前基于Android系统的恶意软件泛滥,其恶意行为不仅给用户的财产安全带来巨大的威胁,也制约移动终端应用的发展。文章针对这种现象设计并实现了一种基于Binder信息流的Android恶意行为检测系统。根据收集到的应用间通信信息,以检测隐私数据泄露为具体安全需求,构建信息流矢量图展示应用通信路径,基于通信内容利用图的遍历进行恶意行为分析。文章对300个应用进行分析,发现有30.7%的应用存在非法访问隐私数据的恶意行为。性能测试结果表明,文章所提方案对Android系统仅带来6.9%的性能损耗。

• 单位
  北京交通大学; 信息安全国家重点实验室; 中国科学院信息工程研究所