交易价格： 面议
类型： 非专利
技术成熟度： 正在研发
交易方式： 许可转让
联系人： 南京邮电大学
所在地：江苏南京市
Android 应用程序漏洞和恶意行为检测系统。
成果介绍：
随着 Android 智能终端用户的日益增长，各种流行 app 软件带来的隐私信息 泄露、恶意扣费、系统破坏等恶意行为给用户带来巨大损失，用户迫切需要一款 成熟、通用、商品化的手机智能应用程序漏洞挖掘软件。为适应这样的需求，本 项目分别研究了静态分析的污染流分析技术、动态分析的污点标记跟踪技术及机 器学习的线性 SVM 技术，基于云服务架构技术，开发出三个主要功能模块：
1）静态分析模块：通过数据流分析技术获得源到汇的所有可疑流，提取出 漏洞点，进行聚合分析，给用户提出应对建议。
2）动态分析模块：通过在模拟器中实时运行，获取日志信息，提取出具体 漏洞和恶意行为，进行风险行为评判，并给用户提出应对建议。
3）综合信息提取模块：综合分析以上信息，给出安全评价报告。 用户通过上传 Android 的 APK 文件到服务器，服务器负责检测上传的应用程
序的漏洞和恶意行为，并返回评估信息；用户可根据评估结果，选择性的安装该 应用程序，并可以给应用程序开发商提出完善程序漏洞的建议。
该系统应用于 Android 应用程序安全检测领域。
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