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96SEO 2026-02-19 11:53 15
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安卓恶意软件检测是一项关键技术#xff0c;对保障网络安全和阻止异常情况至关重要。
…LTAChecker:
应用程序已成为黑客攻击的主要目标。
安卓恶意软件检测是一项关键技术对保障网络安全和阻止异常情况至关重要。
然而传统的静态分析难以分析新的恶意应用程序而动态分析则需要更多的系统资源。
我们提出了一种基于注意力时态网络的新型轻量级安卓恶意软件深度学习检测框架。
本研究深入研究了安卓恶意软件的
操作码序列中不同时间尺度的异常模式的检测。
此外我们还引入了多头关注机制和强化学习以引导模型关注恶意软件序列中的行为线索。
最后大量实验结果表明我们提出的方法和模型具有更高的检测准确性和鲁棒性平均准确率达到
98.69%超过了随机森林和伪标签深度神经网络等传统机器学习方法。
随着移动应用程序的普及安卓平台已成为数百万用户和应用程序开发人员的首选。
与此同时安卓恶意软件的威胁也在不断上升。
根据《2023年上半年中国手机安全报告》[1]移动终端新截获恶意软件样本1700万个较2022年上半年1080万个增长57.4%。
这些恶意应用程序可能会造成用户隐私泄露和远程控制等严重威胁。
目前智能手机操作系统主要由安卓系统和iOS系统占据其中安卓系统占据了75.3%的市场份额。
因此安卓恶意软件检测已成为确保移动应用安全的重要组成部分。
近年来机器学习ML技术被广泛应用于恶意软件的检测因为它们不依赖于特定的规则自动化程度和鲁棒性更高。
传统的安卓恶意软件检测方法一般可分为两种1)
请求、权限和意图[2]。
然后利用机器学习来确定应用程序是否是恶意的[3][4]。
另外还可利用检测文件中已知的恶意代码特征来识别潜在威胁[5]。
2)
动态分析旨在通过捕获应用程序运行时特征来检测恶意行为通常涉及动态污点分析可以分析复杂的动态行为而无需访问应用程序源代码实时监控应用程序是否存在潜在的有害活动。
运行时
是动态检测解决方案的有效组成部分。
在对现有的数据和基于机器学习ML的恶意软件检测解决方案进行深入研究后我们认识到了各种挑战和问题1)
传统的静态代码分析方法在获取软件源代码方面存在困难在特征提取方面也缺乏粒度。
2)
动态分析虽然能够捕捉到更多真实的行为意图信息但需要耗费大量时间并产生大量冗余信息。
上述任何一个方面的缺陷都可能导致解决方案不完善和存在盲点。
为了克服传统静态分析的局限性避免动态分析对资源的高要求本研究提出了一种名为
文件中提取汇编代码从而实现更精确的应用程序行为检测和特征提取。
此外基于
操作码序列的特征不仅依赖于静态信息还强调了应用程序的实际运行时行为。
这种方法可以揭示动态生成的恶意行为或规避绕过传统静态分析的恶意软件从而提供更好的适应性和灵活性。
事实上我们的研究表明采用更复杂的特征并不一定能显著提高检测精度[8]
太大数据维度将显著增加导致冗余特征增多并可能降低检测精度。
此外我们还采用遗传算法GA对分割后的特征数据进行特征选择过滤掉判别能力较弱的特征。
检测框架的核心部分我们提出了一种用于安卓恶意软件检测的新型轻量级时态注意LTA模型。
与传统的卷积网络如
模型在理解和提取嵌入在操作码序列中的时间特征方面具有更强的能力使其能够捕捉长期依赖性和局部特征。
因此它可以全面解释
操作码序列中的异常模式。
为了进一步提高检测精度我们将多头关注机制与强化学习相结合使模型在训练过程中更加关注恶意软件序列中的行为线索。
模型结合了长短期记忆LSTM和时序卷积网络TCN可全面学习指令操作码序列中的时序关系。
这使得该模型既能捕捉长期依赖关系又能捕捉局部特征。
该模型的检测准确率达到
98.13%。
此外为了提高检测精度还引入了强化学习的多头注意机制。
该机制将模型的注意力引向操作码序列中与恶意行为相关的部分。
加入注意力机制后LTA
算法作为遗传算法的拟合函数。
这有助于选择对恶意软件检测和分类有重大贡献的特征集。
检测分类模型首先对特征优化后的数据进行预处理如添加时间步长使其结构适当以便输入
学习操作码序列数据中的时序特征。
此外还引入了多头关注机制以提高模型的学习效率。
https://five81.github.io/LTA-AD/
模型学习操作码序列中的时间信息和不同时间尺度上的特征以捕捉长期依赖性和局部特征。
3)
模型中引入了多头注意力机制以加强模型学习提高模型在整个训练过程中关注恶意软件操作码序列中蕴含的恶意行为线索的能力。
提取的传统恶意软件特征通常是离散的如应用程序权限而不是连续的。
即使对恶意软件应用程序的特征表示稍作改动也会破坏其特征描述的准确性
[16]。
然而由于多种原因这种方法在生成可执行对抗示例AE方面的可行性值得怀疑。
首先在
清单中包含程序、意图等并不能保证包含恶意有效载荷的原始应用程序的可执行性[17]。
其次在清单文件中添加未使用的功能可以通过预处理技术消除[18]。
最后先进的安卓恶意软件检测器[19]采用了一种以
字节码代替清单文件为特征的方法这种方法主要依赖于安卓应用程序的语义表示[20]。
API构建相应的特征向量然后建立深度信念网络DBN学习模型有效解决了重新打包的恶意软件检测准确率低的问题[21]。
Li
等人研究了提取函数调用图作为静态特征然后使用卷积神经网络CNN检测
恶意软件[22]。
Yue等人提出了一种基于SDNE图注意网络的检测方法该方法选取API调用图来表示软件的结构信息发现软件可能存在的异常行为在检测Android恶意软件方面取得了较高的检测精度[23]。
调用、服务和敏感权限作为特征并提出了一种基于深林的恶意软件行为检测方法。
该方法使用
算法进行特征降维根据软件行为将样本分为三类。
然而其检测精度仅为
系统来检测恶意软件降低了传统图分析的高成本并取得了较高的检测精度检测率为
应用程序的通信流量作为动态特征进行研究使用真实智能手机作为捕获通信流量的平台并使用机器学习算法检测
恶意软件。
然而仅将流量作为特征进行检测会导致特征噪声过大。
检测效果并不理想平均检测准确率为
特征开展了市场级大规模恶意软件检测研究。
他们选取了APP动态运行时的56个关键Overlay特征进行表征并利用随机森林RF方法进行分类检测。
这项新颖的工作在时间消耗和检测准确性方面都取得了值得称道的成果[34]。
M
进行特征描述。
他们采用新颖的词向量编码方法进行编码最后使用射频分类器进行分类检测。
其检测效果在大规模安卓软件检测中达到了
混合特征分析。
一些研究从静态和动态两方面提取混合特征。
例如Ali
调用等静态特征和绑定调用、系统调用、网络通信流量等动态特征作为混合特征采用半监督伪标签深度神经网络PLDNN模型对恶意软件进行检测和分类5
96.7%实现了较高的分类准确率有效降低了标记恶意软件的人力成本[31]。
机器学习检测方法。
在安卓恶意软件检测领域已经有多种用于安卓恶意软件检测的
[38]。
深度学习方法可以深入挖掘特征之间的关系一些研究将神经网络应用于恶意软件检测[39]。
例如Wang
等人研究了构建用于恶意软件分类的多模态深度神经网络MDNN该网络可预测未知文件和恶意软件类型的恶意程度对
恶意软件有较好的检测能力[32]。
Isaac等研究了意图、权限和API调用关系共同生成图数据来表征软件使用GNN图神经网络分类器进行分类并使用基于GAN的生成式对抗网络来增强分类器研究了对抗式防御图神经网络Android恶意软件检测方法实验结果F1得分98.89%[40]。
与我们的工作比较。
尽管目前的研究中有大量检测安卓恶意软件的方法如表一所列但我们的检测方法仍与目前的研究有所不同。
首先本文采用静态分析方法避免了动态分析对资源消耗要求大、传统静态分析对特征选择不够精细的缺点。
针对安卓恶意软件的Dalvik操作码序列底层采用N-gram算法对序列进行分割获取上下文信息特征并利用GA对这些特征进行优化。
其次本文提出了一种新型
深度学习检测和分类模型。
ISEDroid检测框架仅使用机器学习算法进行分类并未充分挖掘指令序列中包含的恶意软件可能的行为信息[27]。
最近的研究表明基于从安卓应用程序中提取的
FCG。
通过采用图剪枝技术和图学习方法进行分类这些研究取得了显著的检测准确率达到
文件中包含的信息进行恶意软件检测的有效性。
不过这种方法的计算复杂度较高而且过度依赖
TCN以全面捕捉指令操作码序列中的时间关系。
这使得该模型既能捕捉长期依赖特征又能捕捉局部特征从而使检测准确率达到
98.13%。
此外多头关注机制的加入增强了模型关注恶意软件行为相关片段的能力。
引入这种关注机制后LTA
应用程序的字节码。
这些指令包括各种用于执行不同操作的指令。
例如1move该指令将一个值从一个寄存器复制到另一个寄存器。
2)
const将常量加载到寄存器中。
3goto该指令有助于无条件跳转。
执行一个操作通常需要执行多条指令。
与良性软件相比恶意软件往往表现出特定的指令序列模式并显示出不寻常的指令频率或类型。
此外为了逃避检测恶意软件通常会加入无关代码来混淆源文件从而使分析人员的审查过程复杂化。
然而指令序列前后文之间的关系和模式以及长期序列内的关系和模式为检测恶意软件提供了宝贵的启示[41]
[42]。
指令上下文之间的联系描述了它们的代码块或功能之间的交互从而有助于检测与特定恶意软件功能相关的特征指令模式。
序列关系对识别某些恶意行为或程序执行路径特别有用。
此外考虑到良性软件和恶意软件在大小上的差异可能会导致某些指令出现的频率不同本文根据应用程序中存在的操作码指令序列进行了统计分析以减轻不同软件大小对检测效果的影响。
文件。
该框架利用其成熟的移动安全研究经验有效地解决了这一瓶颈问题。
汇编文件中的每个基本
指令操作都由一个操作码表示每个操作码都表示与软件执行过程相对应的执行行为方法。
鉴于恶意软件的执行行为往往涉及敏感操作在底层实现层面实现这种行为通常需要多次指令执行。
在本研究中我们选择过滤掉无关的
表示连续操作码指令的数量。
具体来说我们对七个操作码进行了综合排列和组合。
根据文件中的方法在
值对实验结果和特征维度的形成起着至关重要的作用。
为了验证这一点我们进行了严格的实验。
本文特别侧重于研究操作码指令序列的时序特征。
必须强调的是太短的指令序列可能无法充分捕捉恶意软件的行为特征。
在研究中我们将
0.956随后出现下降。
考虑到维度增强和检测精度之间的平衡我们选择
本文首先对数据集进行预处理去除重复和空值以解决数据冗余和数据清洁问题。
数据集的特征向量中有相当多的维度值为
0导致分类区分度较低。
作为一种传统优化算法遗传算法能有效处理高维特征空间和大规模数据集。
通过与其他优化方法的实验结果比较我们打算利用遗传算法[45]来压缩特征空间过滤掉无用的特征并筛选出具有更强判别能力的特征。
是一种受生物进化启发的优化算法。
它用于解决搜索和优化问题旨在找到最佳解决方案或最佳解决方案的近似值。
遗传算法根据自然选择和遗传重组的原理运行模仿生物进化的过程。
在遗传算法中有三种基本的遗传操作选择、交叉和变异。
选择是指根据个体的适应度值选择父个体通常会优先选择适应度较高的个体。
这一过程模拟了生物进化中对最合适个体的自然选择。
选择过程的数学表达式如下
是种群中个体的数量。
在选择遗传算法的适应度函数时我们根据数据集的高维特性选择了
算法通过最大区间超平面对数据进行分类在处理高维数据时具有绝对优势。
根据迭代次数或预定值确定
的精度达到最佳水平且不再变化所选特征组合达到最优组。
实验结果如图
此外本文还比较了四种特征优化方法的效果GA-SVM、GA-RF、XBoost
神经网络来学习安卓软件操作码序列的时序特征以及这些序列中上下文之间的长期依赖关系。
TCN
相比它拥有更大的感受野。
此外残差模块的引入进一步优化了它在过拟合和梯度消失等问题上的表现。
TCN
模型用于捕捉安卓软件操作码序列中不同时间尺度的异常特征。
此外LTA
架构中集成了多头关注层使模型在学习过程中能够更加关注与恶意行为相关的操作码序列。
如图
作为一种传统的递归神经网络递归神经网络RNN具有短时记忆能力。
然而由于
隐藏单元中只有一个函数因此在处理长时间序列的数据时会出现梯度消失和梯度爆炸等问题。
为了解决
指令操作码序列中的长距离依赖性问题并增强模型处理长时间序列数据的能力我们采用了
架构在存储单元单元内集成了遗忘门、输入门和输出门等机制。
这些门共同调节信息的遗忘和保留有效缓解了
层接收来自输入层的输入其中输入层的数据代表应用时间步预处理后的时间序列数据。
此外还引入了一个dropout层进行正则化处理以防止模型过度拟合。
LSTM
神经网络由三个关键部分组成因果卷积、扩张卷积和残差模块。
本文利用了
的扩张卷积。
其目的是学习嵌入在安卓软件指令操作码序列中不同时间尺度的信息。
TCN
的接受域依赖于网络深度、滤波器大小和扩展因子等因素确保深度网络的稳定运行至关重要。
因此我们加入了残差模块。
ReLU整流线性单元函数引入了非线性而权重归一化和空间剔除有助于加速模型收敛并增强其泛化能力。
这些组件如图
模型中的多头注意力机制是一种特殊的自我注意力机制。
本文将多头注意力机制引入
模型使该模型在学习过程中更加关注安卓恶意软件的行为信息。
其单头注意力值的数学公式如下
的值缓解反向传播过程中梯度消失的问题。
多个单头注意力机制并行连接后通过线性层映射得到多头注意力机制。
计算公式如下
层的输出捕捉序列中不同位置的相关性以及与安卓恶意软件相关的潜在行为信息。
它输出
层的输出以及注意力层的输出通过全连接层组合起来作为输出层的输入。
然后模型通过在训练过程中优化模型参数使损失函数
和注意力机制的各自优势提高了模型在检测安卓恶意软件方面的性能。
年。
为确保样本更具代表性和平衡性我们将样本分为四种常见的恶意软件类型广告软件、勒索软件、恐吓软件和短信恶意软件。
平衡样本数量后我们随机选择了
所示该工作流程的几个步骤相互独立可以并行执行。
这种并行化有助于提高框架分析的效率。
此外对于
算法进行降维以提高计算效率。
此外我们还引入了epoch来监测验证集的损失并设置阈值来提前终止模型训练从而避免了计算资源的浪费。
考虑到框架各部分之间的非相互依赖关系一种可行的优化策略是采用分布式处理技术在多个计算节点上同时进行处理。
这种方法将加速计算过程进一步提高
在本节中在对选定样本进行特征提取以生成实验数据集后将对数据集进行预处理。
在二维数据样本中添加时间步长以构建适合输入
LSTM、LSTM-Attention、TCN、TCN-Attention
进行了一系列消减实验以研究模型中的组件、超参数的影响。
其中LSTM-TCN
模型代表了一种不包含用于强化学习的多头注意力层的模型。
实验结果如表
模型相比在这两种模型中加入多头注意力机制可提高检测性能。
值得注意的是在
恶意软件操作码序列中行为信息的关注从而提高了模型的准确性和泛化能力。
我们使用混淆矩阵将检测分类任务可视化。
每个矩阵的横轴代表数据的真实标签并显示测试数据中每个类别的实例数量包括
个。
这一结果凸显了多头注意力强化学习的有效性它显著降低了对良性安卓软件进行分类时的误判率所有检测和分类的误判率都有整体下降从而提高了模型分类的整体准确性。
这些结果凸显了
模型通过学习大量数据特征来进行恶意软件检测但学习到的特征可能是抽象和复杂的因为这涉及到对模型内部表示和学习过程的理解。
首先恶意软件样本和正常样本之间的不平衡会导致模型解释学习过程出现偏差。
为了解决这个问题我们在数据集处理上做到了很好的平衡减少了数据不平衡对模型可解释性的影响。
其次高维特征空间增加了
模型解释所学特征与恶意软件检测之间关系的复杂性。
为解决这一问题我们首先使用
概念通过计算特征对预测结果的贡献来解释黑箱模型。
通过这种方法我们可以更清楚地了解模型的工作原理和特征之间的关系从而增强模型的可解释性和可信度。
根据实验结果我们保留了对检测和分类影响较大的前
代码的映射关系可以看出其最有可能的行为是窃取用户的隐私敏感信息执行逻辑数据判断然后进行网络数据传输。
这一操作是目前移动恶意软件中普遍存在的恶意行为之一。
局限性。
在目前的工作中我们利用了外部数据源。
在未来的工作中我们的目标是构建自己的数据存储库以开展市场层面的研究。
此外鉴于恶意软件技术的不断发展攻击者可能会借助反射调用来动态加载和执行软件代码而不是直接将其体现在
代码中。
为了应对这一挑战我们将探索动态分析研究的可能性。
通过将动态分析与我们现有的工作相结合我们旨在采用一种混合方法来全面描述安卓恶意软件的特征。
从而增强我们对威胁状况的了解。
的新型安卓恶意软件检测框架它基于注意力时态网络。
通过分析安卓软件指令操作序列中的时序特征信息核心
的残差学习模型还能捕捉不同时间尺度的时间特征从而提高对异常模式的检测能力。
为了进一步提高检测分类的有效性和鲁棒性该模型引入了多头注意机制进行强化学习。
在
框架在安卓恶意软件检测中的有效性和优越性超过了其他深度学习方法。
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