基于API参数语义分析的安卓应用行为细粒度表征方法

基于API(Application Programming Interface)的行为表征是主流安卓恶意应用检测和分类方法的重要环节。然而,安卓API的笼统化发展导致该表征方法面临粗粒度、无法精确表征应用行为的问题。针对该问题,基于程序分析和自然语言处理技术,提出自动化的方法对API参数进行语义分析,将表征粒度从API提升至其参数,实现对应用行为的细粒度表征。实验结果表明该方法可显著提高安卓应用行为表征的精确性,提升恶意应用检测和分类等任务的效果。