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隨著Android用戶數量的迅速增長，Android惡意軟件的數量也呈噴井式增加，對于移動平臺上面臨的這種嚴峻考驗，加大移動平臺安全研究十分重要。因此，實現實時、準確的檢測對減少用戶的財產損失和隱私威脅有重要的作用。日前，Android平臺下惡意軟件的檢測方法主要有特征碼（ Signature-based）檢測和行為（Behavior-based）檢測兩種。為了實現實時性檢測必須采用行為檢測的方法，因為特征碼檢測有滯后性，也就是只有用戶受到損失一定時間之后，惡意樣本才能被發現，而行為檢測的優點就是實時性，但由于Java代碼}昆淆等原因造成這種檢測方法的檢測率較低。為了在實現實時性的前提下來提高檢測率，必須解決代碼混淆問題。因此，文中提出一種基于Dalvik虛擬機指令的行為檢測方法。該檢測方法通過反編譯來分析Dalvik虛擬機代碼，獲取敏感信息的數據流，包括跟蹤敏感變量，函數和方法的調用等詳細情況進行分析研究，最終判斷該應用程序是否有惡意行為。
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