面向Android支付破解应用的检测方法

汤永利, 李星宇, 赵宗渠, 李运峰

河南理工大学 计算机科学与技术学院, 焦作 454003

收稿日期:2020-12-01出版日期:2021-08-28发布日期:2021-07-13
通讯作者:赵宗渠(1974-),男,讲师,硕士生导师,E-mail:zhaozong_qu@hpu.edu.cn.E-mail:zhaozong_qu@hpu.edu.cn
作者简介:汤永利(1972-),男,教授,硕士生导师.
基金资助:国家自然科学基金项目（61802117）；河南省高校科技创新团队项目（20IRTSTHN013）；河南理工大学创新型科研团队项目（T2018-1）

Detection Method for Android Payment Cracked Application

TANG Yong-li, LI Xing-yu, ZHAO Zong-qu, LI Yun-feng

School of Computer Science and Technology, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003, China

Received:2020-12-01Online:2021-08-28Published:2021-07-13

摘要/Abstract

摘要： Android破解应用存在侵犯合法软件权益和传播恶意代码的风险.为有效检测Android平台上的支付破解应用，提出一种基于机器学习的检测方法.针对反汇编的字节码文件构建了支付语义信息调用控制流和支付数据库操作函数集，通过n-gram和重复代码子块长度统计方法构造相应特征集，最后构建带决策机制的多分类器检测模型以识别Android应用中不同的支付破解行为.实验结果表明，所提检测方法的模型检测精确率为85.24%，AUC值为0.87，与同类方法相比，对支付破解类应用的检测率有显著提高，有效解决了支付破解应用的检测问题.
中图分类号:
TP309

引用本文

汤永利, 李星宇, 赵宗渠, 李运峰. 面向Android支付破解应用的检测方法[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(4): 95-101.
TANG Yong-li, LI Xing-yu, ZHAO Zong-qu, LI Yun-feng. Detection Method for Android Payment Cracked Application[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2021, 44(4): 95-101.





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