Android应用程序漏洞检测方法和工具新进展

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作   者：

王斌;  李峰;  杨慧婷;  樊树铭; 

作者机构：

国网新疆电力有限公司电力科学研究院; 

关键词：

数据安全;  机器学习;  深度学习;  漏洞检测;  移动设备安全;  Android应用程序; 

期刊名称：

计算机技术与发展

i s s n：

1673-629X

年卷期：

2024 年 34 卷 002 期

页   码：

9-16

摘   要：

Android是移动设备和智能设备的主流操作系统,其安全性受到广泛关注.然而Android应用程序普遍存在漏洞或恶意代码,许多学者对Andriod应用程序的漏洞检测方法开展了研究.由于Android系统发展迅速,且近年来机器学习和深度学习方法成功应用于漏洞检测,该文对2016 年至2022 年间发表的Android应用程序漏洞检测的最新成果进行了总结,阐述了涉及的源代码特征提取方法、基于机器学习/深度学习的检测方法、传统检测方法等,并给出了详细对比表.研究表明,仍缺乏Android专用的源代码漏洞数据集和工具等,以便对基于机器学习/深度学习的Android漏洞检测方法提供更有效的支撑.