【摘 要】
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随着安卓手机的普及,安卓应用市场提供了海量的安卓应用以满足用户的需求。安卓系统的开放性吸引着大量的开发者从事安卓应用开发,从而促进了安卓生态的高速发展。然而,一些剽窃者对原始应用反编译,通过破解应用内容、替换应用内置广告库等方式对原始应用重打包并将其发布到应用市场来达到盈利目的。这些攻击者们利用一些混淆技术对应用中的源代码或者静态用户界面文件进行混淆处理,以此来躲避一些流行的检测方法的检测。本文针
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随着安卓手机的普及,安卓应用市场提供了海量的安卓应用以满足用户的需求。安卓系统的开放性吸引着大量的开发者从事安卓应用开发,从而促进了安卓生态的高速发展。然而,一些剽窃者对原始应用反编译,通过破解应用内容、替换应用内置广告库等方式对原始应用重打包并将其发布到应用市场来达到盈利目的。这些攻击者们利用一些混淆技术对应用中的源代码或者静态用户界面文件进行混淆处理,以此来躲避一些流行的检测方法的检测。本文针对这一问题展开研究,提出一种两阶段的抗混淆检测方案来实现在大规模应用中快速准确的克隆检测,主要工作包含以下三方面的内容:（1）为了提高克隆检测的速度,提出了一种基于静态资源文件哈希签名的快速筛选方法。该方法从所有源文件的哈希值构造minhash摘要,它能有效的减少哈希值的维数,然后采用局部敏感哈希（LSH）算法快速获得相似度高的可疑克隆应用。（2）为了实现高精度的克隆检测效果,在上述第一阶段方法的基础上,提出了一种基于动态胎记树的精准检测方案。对于所有可疑的克隆应用程序,通过动态遍历每个用户界面（UI）,提取安卓应用的特征元素和布局结构来构造布局树,然后使用高效的树合并算法将所有布局树合并生成胎记来进行精准的检测。（3）基于以上的方法和技术,实现了一个两阶段的克隆检测系统。为了测试检测系统的混淆弹性,本文使用现有的安卓应用混淆技术重打包原始应用以用于弹性分析。在两组大规模数据集上（近17万个安卓应用）对系统性能进行评估,并与现在流行的检测方法进行分析比较。结果表明,检测系统在大规模安卓应用的克隆检测中具有良好的性能。
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