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隨著Android用戶數(shù)量的迅速增長(zhǎng)，Android惡意軟件的數(shù)量也呈噴井式增加，對(duì)于移動(dòng)平臺(tái)上面臨的這種嚴(yán)峻考驗(yàn)，加大移動(dòng)平臺(tái)安全研究十分重要。因此，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的檢測(cè)對(duì)減少用戶的財(cái)產(chǎn)損失和隱私威脅有重要的作用。日前，Android平臺(tái)下惡意軟件的檢測(cè)方法主要有特征碼（ Signature-based）檢測(cè)和行為（Behavior-based）檢測(cè)兩種。為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性檢測(cè)必須采用行為檢測(cè)的方法，因?yàn)樘卣鞔a檢測(cè)有滯后性，也就是只有用戶受到損失一定時(shí)間之后，惡意樣本才能被發(fā)現(xiàn)，而行為檢測(cè)的優(yōu)點(diǎn)就是實(shí)時(shí)性，但由于Java代碼}昆淆等原因造成這種檢測(cè)方法的檢測(cè)率較低。為了在實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性的前提下來提高檢測(cè)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(jī)指令的行為檢測(cè)方法。該檢測(cè)方法通過反編譯來分析Dalvik虛擬機(jī)代碼，獲取敏感信息的數(shù)據(jù)流，包括跟蹤敏感變量，函數(shù)和方法的調(diào)用等詳細(xì)情況進(jìn)行分析研究，最終判斷該應(yīng)用程序是否有惡意行為。
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