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移动应用安全解析学:成果与挑战
被引量:
6
1
作者
杨威
肖旭生
+5 位作者
李邓锋
李豁然
刘譞哲
王浩宇
郭耀
谢涛
《信息安全学报》
2016年第2期1-14,共14页
随着移动应用(App)的广泛使用,移动应用的安全事件也频频发生。从数以亿计的移动应用中准确地识别出潜在的安全隐患成为了信息安全领域重要的难题之一。移动应用数量级增长的同时,也产生了海量的应用安全数据。这些数据使得移动应用的...
随着移动应用(App)的广泛使用,移动应用的安全事件也频频发生。从数以亿计的移动应用中准确地识别出潜在的安全隐患成为了信息安全领域重要的难题之一。移动应用数量级增长的同时,也产生了海量的应用安全数据。这些数据使得移动应用的安全解析成为了可能。本文分别从用户界面解析、重打包应用检测、应用功能与安全行为一致性检测、基于上下文的恶意行为检测、终端用户应用管理和使用行为分析这五个方面介绍了移动应用安全解析学目前的成果。同时,基于以上的研究成果,对未来的研究方向进行了展望,并讨论了这些研究方向面临的挑战。
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关键词
移动安全
数据解析
机器学习
程序分析
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职称材料
题名
移动应用安全解析学:成果与挑战
被引量:
6
1
作者
杨威
肖旭生
李邓锋
李豁然
刘譞哲
王浩宇
郭耀
谢涛
机构
伊利诺伊大学香槟分校计算机系
NEC美国研究所
北京大学信息科学技术学院
出处
《信息安全学报》
2016年第2期1-14,共14页
基金
国家科技部863计划项目(2015AA01A202)
国家自然科学基金委创新群体项目(61421091)
+3 种基金
海外合作基金项目(61529201)
国家自然科学基金青年-面上连续资助项目(61370020)
美国自然科学基金(CNS-1513939)
谷歌教授研究奖的资助
文摘
随着移动应用(App)的广泛使用,移动应用的安全事件也频频发生。从数以亿计的移动应用中准确地识别出潜在的安全隐患成为了信息安全领域重要的难题之一。移动应用数量级增长的同时,也产生了海量的应用安全数据。这些数据使得移动应用的安全解析成为了可能。本文分别从用户界面解析、重打包应用检测、应用功能与安全行为一致性检测、基于上下文的恶意行为检测、终端用户应用管理和使用行为分析这五个方面介绍了移动应用安全解析学目前的成果。同时,基于以上的研究成果,对未来的研究方向进行了展望,并讨论了这些研究方向面临的挑战。
关键词
移动安全
数据解析
机器学习
程序分析
Keywords
mobile security
data analytics
machine learning
program analysis
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP311.56 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
移动应用安全解析学:成果与挑战
杨威
肖旭生
李邓锋
李豁然
刘譞哲
王浩宇
郭耀
谢涛
《信息安全学报》
2016
6
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参考文献
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