基于异常加密流量标注的Android恶意进程识别方法研究

徐国天

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摘要

现有Android恶意样本分析方法需要提前获得待检的样本程序,当待检对象是Android智能终端而非一个样本程序时,因无法确定智能终端内哪个进程为待检恶意进程,导致样本分析法无法有效应用.现有针对恶意加密流量的检测方法可以达到较高的识别精度,但无法确定恶意流量与Android终端内恶意进程的映射关系,即无法确定恶意加密流量是由哪个进程产生的,也就不能锁定恶意进程具体位置信息.针对上述问题,文章提出一种基于异常加密流量标注的Android恶意进程识别方法,通过监听待检Android终端产生的网络通信数据,提取TLS加密通信流DNS特征、TLS握手协商特征和流统计特征,采用基于随机森林算法的二元分类器,识别恶意加密通信流;再通过提取流五元组特征值,在恶意加密通信流与Android终端进程之间建立一一映射关系,确定终端内恶意进程的具体位置.实验结果表明,该方法对复杂网络环境下来知恶意加密流量的检测精确度为97.46％,可根据检测出的恶意加密数据流定位Android终端内的恶意进程.

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来源
《信息网络安全》 |2020年第7期|30-41|共12页
作者
徐国天;
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作者单位

中国刑事警察学院网络犯罪侦查系沈阳110854;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
TLS协议; 加密流量标注; 五元组; 随机森林; 恶意进程识别;

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