Android恶意代码动态分析方法的研究与实现的开题报告

精品文档---下载后可任意编辑 Android恶意代码动态分析方法的讨论与实现的开题报告 一、选题背景 随着智能手机的普及，Android操作系统成为全球智能手机用户最多的手机操作系统。同时，随着Android应用的快速增长，Android恶意代码也随之增多。由于Android开放的生态系统，安卓系统成为恶意软件攻击的重灾区。Android恶意代码主要通过钓鱼链接、恶意程序下载、恶意广告等方式传播，在用户不知情的情况下，攻击者通过恶意代码收集用户隐私数据、控制设备、偷窥通信等非法行为，通常会给用户带来不小的损失。 为了提高Android恶意代码的检测和防备能力，需要使用动态分析的技术对Android恶意代码进行分析。动态分析是通过运行恶意代码，观察其行为来探测恶意代码的特征。与静态分析相比，动态分析具有实时性、全面性和灵活性的优势。因此，动态分析成为Android恶意代码分析的一种重要方法。 二、讨论目的和意义 本文旨在讨论Android恶意代码动态分析的方法和实现，主要包括以下几个方面： 1. 讨论Android动态分析的基本原理和相关技术，了解Android恶意代码的特征和行为。 2. 分析目前主流的Android恶意代码动态分析工具和平台，对其优缺点进行比较和评估。 3. 设计并实现一种可行的动态分析方法，在实验中对Android恶意代码进行动态分析和检测。 4. 分析实验结果，评估所设计的动态分析方法的有效性、有用性和可靠性。 本讨论的意义在于提供一种针对Android恶意代码的有效检测方法和技术，提高安卓设备的安全防护能力。同时，对于学术讨论人员和从事信息安全相关工作的人员也具有一定的参考价值。 三、讨论内容 本讨论主要包括以下内容： 1. Android恶意代码分析基础知识，包括Android系统架构、Android恶意代码的传播方式和行为特征等。 2. Android动态分析技术讨论，包括模拟器和真机动态分析方法、HOOK技术、Xposed框架等。 3. Android动态分析工具和平台讨论，包括Androguard、Droidbox、AndroL4b、VirusTotal等。 4. 设计并实现一种动态分析方法，具体包括动态代码追踪、API调用监控、网络通讯检测等。 5. 实验和分析，实验中使用模拟器或真机进行测试，对恶意代码进行检测和分析，同时对所设计的方法进行评估。 四、讨论方法 本讨论主要采纳文献资料法、实验法和统计法，具体讨论方法如下： 1. 文献资料法：对相关文献、标准和技术资料进行分析和讨论，深化了解Android动态分析技术、恶意代码的特征和行为等相关知识。 2. 实验法：在模拟器或真机环境下，采纳所设计的动态分析方法对恶意代码进行检测和分析，并记录实验数据。 3. 统计法：采纳SPSS等数据分析工具对实验数据进行统计分析，评估所设计的动态分析方法的有效性和可靠性。 五、预期成果和进度安排 本讨论主要预期取得以下成果： 1.讨论及了解Android恶意代码的特征和行为特点，分析目前主流的Android恶意代码动态分析工具及平台。 2. 设计并实现一种基于动态分析的恶意代码检测方法，具体实现目标为：动态代码追踪，API调用监控，网络通讯检测等。 3. 执行实验，评估所设计的恶意代码检测方法的准确率和执行效率。 估计的进度安排如下： 1. 阶段1（完成时间：2月底）：完成Android恶意代码分析基础知识和相关技术的讨论和学习。 2. 阶段2（完成时间：4月底）：完成Android动态分析工具和平台讨论，选取一种并深化熟悉。 3. 阶段3（完成时间：6月底）：设计并实现一种基于动态分析的恶意代码检测方法。 4. 阶段4（完成时间：8月底）：进行实验和数据分析，编写毕业论文。 六、参考文献 [1] Xiang, P., (2024). A lightweight neural network based detection approach for Android malware. Journal of Network and Computer Applications, 124, 39-51. [2] Alzahrani, A. I., Alqahtani, M. K, & Alabdulkarim, M., (2024). Malicious code detection in Android environment using dynamic analysis. Procedia Computer Science, 110, 528-534. [3] Enck, W., Gilbert, P., Chun, B. G., Cox, L. P., Jung, J., McDaniel, P., & Sheth, A. N., (2024). TaintDroid: An ination-flow tracking system for realtime privacy monitoring on smartphones. ACM Transactions on Computer Systems (TOCS), 32(2), 5. [4] Lin, D., Kong, X., & Chen, S., (2024). A dynamic analysis framework for Android security uation. Journal of Computer Science and Technology, 29(2), 284-297. [5] Sufatrio, A., Rahutomo, A. W., Purwanto, H. A., & Pranowo, A., (2024). uation of Android malicious sample detection with dynamic analysis approach. Procedia Computer Science, 104, 207-213.