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基於行為分析與機器學習的Android惡意軟體檢測方法

為了解決keytool安裝的問題，作者張瑋玲 這樣論述：

近年來,，智慧型手機的使用率逐漸上升，其技術也越來越成熟，智慧型裝置提供多樣的功能，讓使用者的生活越來越便利。根據調查，使用Android 系統手機的比率為84%，這代表全世界有八成以上的智慧型裝置使用者是使用Android系統。Android 系統的普及吸引了眾多有興趣的開發者，他們可以自行撰寫不同功能而且有創意的應用程式，也可以設計出一些惡意軟體, 偽裝成一般應用程式，但卻在背後執行惡意行為。手機上安裝的惡意軟體很可能會偷取使用者的一些個人隱私資料，像是手機號碼、信用卡帳號等，也可能造成使用者的財物損失，因此如何偵測手機安全也成了很大的一門議題。過去行動裝置上的惡意軟體分析最常用的檢測方

式為signature-based detection，是以特徵碼比對的方式來檢測，但隨著Android 開發者越多技術越來越發達，惡意軟體發展的數量也大量增加，傳統的signature-based detection 已經越來越趕不上惡意軟體發展的技術，因此本論文透過behavior-based detection 結合machine learning 的方式來偵測惡意軟體。本系統改良了Droidbox 的不足，加入自訂的可辨識應用程式當下執行UI 介面的自動觸擊程式，希望可以有效的觸發惡意軟體，紀錄背後所產生的行為並結合網路行為, 讀寫順序等等。透過宣告的權限作為判斷的輔助，利用machi

ne learning 去判斷是否為惡意軟體，以降低惡意軟體危害使用者的機率。我們也取得了大量的惡意程式樣本以及正常的app 來進行實驗，並且驗證此方法的效果。