Android应用网络行为分析技术研究

发布时间：2024-02-26 21:56

　　随着移动互联网快速发展,Android平台凭借开放性和易用性等特点,得到了日益广泛的应用,而Android应用的多样性与广泛性也使之成为影响网络安全与管理的重要因素。因而,Android应用的网络行为分析研究也成为当前移动互联网研究的热点之一。然而,由于云计算和CDN(Content Delivery Network)服务的广泛使用使得移动网络流量中IP地址或域名的任何标识无效,从而导致基于预定义端口以及统计特征的传统流量识别方法对移动网络不再适用,同时众多的Android应用基于HTTPS协议,使得利用传统机器学习方法无法进行加密流量的识别。针对以上问题,本文在深入研究Android应用网络行为特征的基础上,提出了一种基于深度学习的Android应用网络行为分类方法,该方法将Android应用网络行为分类问题转换为图像分类问题,进而利用深度学习模型实现Android应用网络行为的分类。针对深度学习方法所需要的大量训练数据生成问题,本文提出了一种Android应用网络行为测试用例生成方法,采用软件静态分析技术对Android应用的网络相关行为上下文进行分析与刻画,能够更加准确高效的获取...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.2流量生成器的工作流程

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图1.1中国市场Android占有率[1]

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图3.9组件信息提取示意图

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本文编号：3911910