一种基于字节码图像聚类的Android恶意代码家族分类方法

摘要

一种基于字节码图像聚类的Android恶意代码家族分类方法，包括如下步骤：1)APK程序代码映射成灰度图像；2)利用GIST算法提取特征过程如下：2.1)首先按照原始图像的像素点总数，通过计算得到一个高度与宽度等长的像素点矩阵，该矩阵存放的仍是原始图像的像素点，并可利用矩阵生成一个正方形图像；2.2)然后对每个子区域进行8个方向与4个尺度的小波滤波来提取图像的纹理特征信息；2.3)每一幅图像最终获得一个512维特征向量；将得到的高维数据进行降维与数据可视化；3)使用随机森林算法对特征进行分类，通过对灰度图像的聚类完成对Android恶意代码家族的分类。本发明精测精度较高、误报率较低。

主权项

一种基于字节码图像聚类的Android恶意代码家族分类方法，其特征在于：所述分类方法包括如下步骤：1)APK程序代码映射成灰度图像将Android恶意APK格式的文件中的DEX文件提取出来，该DEX文件包含了Dalvik字节码，所述Dalvik字节码能被Dalvik虚拟机执行；将字节码构建成一个像素点矩阵，矩阵中的像素点为一个字节，取值范围从0x00至0xFF，即有256种取值，对应256阶的灰度，由像素矩阵生成png格式的灰度图；2)灰度图像的特征提取利用GIST算法提取步骤1)生成的灰度图的特征过程如下：2.1).首先按照原始图像的像素点总数，通过计算得到一个高度与宽度等长的像素点矩阵，该矩阵存放的仍是原始图像的像素点，并可利用矩阵生成一个正方形图像；2.2).然后对每个子区域进行8个方向与4个尺度的小波滤波来提取图像的纹理特征信息；2.3).每一幅图像最终获得一个16×8×4＝512维特征向量；将得到的高维数据进行降维与数据可视化；3)基于灰度图像特征的分类使用随机森林算法对特征进行分类，通过对灰度图像的聚类完成对Android恶意代码家族的分类。