協(xié)議漏洞挖掘及Android平臺惡意應(yīng)用檢測技術(shù)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,新型的安全漏洞不斷涌現(xiàn),利用安全漏洞進行傳播的新型惡意應(yīng)用也層出不窮,它們已經(jīng)成為信息安全領(lǐng)域重要的研究問題。采用傳統(tǒng)的漏洞挖掘方法和惡意應(yīng)用檢測方法已經(jīng)難以應(yīng)付當(dāng)今的網(wǎng)絡(luò)安全形勢。
　　為了解決這個問題,本文圍繞“安全漏洞和惡意應(yīng)用”展開,致力于研究新的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘方法和基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的未知惡意應(yīng)用的檢測方法,并取得了如下成果:
　　1.以IKE網(wǎng)絡(luò)協(xié)議為例,提出一種基于模糊測試技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)

2、議漏洞挖掘方法,該方法可以應(yīng)用到各種硬件設(shè)備、Windows平臺下的軟件產(chǎn)品和Unix平臺下的軟件產(chǎn)品。通過對網(wǎng)絡(luò)協(xié)議數(shù)據(jù)包進行格式分析和對歷史出現(xiàn)過的漏洞進行分析,總結(jié)出最全面的漏洞脆弱點,并設(shè)計自動化的測試用例生成方法有針對性地構(gòu)造半有效數(shù)據(jù)。最后實現(xiàn)自動化的監(jiān)控器和調(diào)試器,提供針對硬件設(shè)備的監(jiān)控器,針對Windows平臺下的軟件產(chǎn)品和Unix平臺下的軟件產(chǎn)品的不同的調(diào)試器。根據(jù)該方法實現(xiàn)了一款網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘工具IKEProFuz

3、zer。實驗證明,IKEProFuzzer發(fā)現(xiàn)了5個未知漏洞和9個已知漏洞,并且消耗較短的時間和資源。
　　2.以Android系統(tǒng)為目標(biāo),首次將頻繁模式挖掘算法應(yīng)用到智能手機的惡意應(yīng)用檢測,設(shè)計并實現(xiàn)了權(quán)限頻繁模式挖掘算法PApriori。挖掘出49個惡意應(yīng)用家族申請的權(quán)限的關(guān)聯(lián)性,為避免用戶過度授權(quán)和為用戶提供安全抉擇作出了貢獻。通過匹配權(quán)限關(guān)系特征庫來實現(xiàn)Android未知惡意應(yīng)用檢測。通過實驗評估提出方法的有效性和正確性。

4、并為進一步應(yīng)用頻繁模式挖掘算法進行其他行為特征惡意應(yīng)用檢測提供了啟發(fā)性思考。
　　3.以Android系統(tǒng)為目標(biāo),提出一種基于多類特征的惡意應(yīng)用檢測方法。采用動靜態(tài)結(jié)合的行為特征提取方法,提取了應(yīng)用程序的多類行為特征,充分反映了應(yīng)用程序行為,并且該方法具有可擴展性,可以加入更多類型特征進行檢測。首次提出了一種三層混合系綜算法 THEA( Triple Hybrid Ensemble Algorithm),對各類特征分別選取最優(yōu)的基

5、礎(chǔ)分類算法從而給出綜合判決結(jié)果。根據(jù)該方法實現(xiàn)了自動化的Android應(yīng)用的惡意代碼檢測系統(tǒng) Androdect,通過對大量現(xiàn)實中的Android應(yīng)用進行檢測,驗證了該算法的有效性。
　　4.基于以上兩個研究工作,提出一種快速的兩階段的Android惡意應(yīng)用檢測方法。第一階段(過濾階段),使用PApriori算法構(gòu)建權(quán)限關(guān)系特征庫,并從大量應(yīng)用程序中快速過濾出可疑惡意應(yīng)用。第二階段(分類階段),使用THEA算法分類惡意應(yīng)用和非惡意