基于感知哈希算法的Android恶意软件入侵检测仿真

为保护智能终端用户隐私信息安全、避免恶意软件入侵破坏终端功能,提出一种基于感知哈希算法的Android恶意软件入侵检测方法。令Watson感知模型和哈希算法结合,将恶意软件代码可视化变换为灰度图像,经离散余弦变换,得出代码特征对比度掩蔽表达矩阵,使用明科斯基法获得感知哈希序列距离误差。考虑到同家族软件代码相似度高,为避免恶意开发人员通过伪装或者混淆代码方式使检测方法失效,计算代码局部特征的权重值,明确不同特征对哈希序列相似度检测结果的影响,最后与历史数据库内已知的恶意软件代码对比感知哈希序列,输出检测结果。经过仿真证明,所提方法能够精准检测出入侵的恶意软件,且误报率低,检测耗时短,具有极高的应用价值。