基于机器学习的Android应用组件暴露漏洞分析

邵帅; 王眉林; 陈冬青; 王婷; 姜鑫

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基于机器学习的Android应用组件暴露漏洞分析

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现阶段已有很多Android应用软件的自动化漏洞检测方法,针对现有漏洞检测方案仍然依赖于先验知识并且误报率较高的问题,本文研究了基于机器学习的Android应用软件组件暴露漏洞的分析方法.在对Android应用软件结构进行全方位分析的基础上,结合组件暴露漏洞模型,建立了相应的机器学习系统,并能够对Android漏洞特征进行提取、数据清理和向量化.结合人工分析与验证,建立了1 000个Android APK样本集,并通过训练实现了组件暴露漏洞的自动化识别,达到了90%以上的精确度.

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来源
《北京理工大学学报》 |2019年第9期|974-977|共4页
作者
邵帅; 王眉林; 陈冬青; 王婷; 姜鑫;
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作者单位

中国信息安全测评中心;

北京100085;

北京邮电大学计算机学院;

北京100876;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类专用应用软件;
关键词
机器学习; 组件暴露漏洞; Android应用;

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