一种用于Android应用的反控制混淆系统

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-19 合作期刊: 《计算机应用研究》

曹宏盛 焦健 李登辉

摘要： Android恶意软件中的控制混淆技术，可以增加传统Android应用软件执行路径检测的难度，是目前代码静态分析的主要困难之一。针对该问题进行了研究，并设计系统DOCFDroid用于解决此问题。该系统在预处理阶段获取CFG关系矩阵，使用深度优先查找待分析路径集合；依据用户给定的源点集合和终节点集合，得到粗糙路径；然后采用权重筛选的算法，可以有效的获取目标路径集合。在实验阶段以DroidBench 1.2为基础构建测试样本集，验证该方法的有效性。实验结果表明，该方法能有效抵抗控制流混淆带来的干扰，目标路径识别率可达95.31%。

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