近日，实验室博士生吴月明的论文“HomDroid: Detecting Android Covert Malware by Social-Network Homophily Analysis”被 ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis ( ISSTA 2021 ) 正式录用。

文章发现存在着一类高级恶意软件，它们的恶意代码只占全部代码的很小一部分，并且恶意代码和正常代码之间的关联并不低。当采用传统的恶意软件检测技术对其进行分析时，由于针对对象是一整个安卓应用，导致恶意行为很可能会隐藏在正常行为之下。另外，当利用重打包检测技术分割应用之后再提取特征时，由于重打包恶意软件中恶意代码是后注入到应用中的，导致恶意代码和正常代码的关联度较低，而这些技术是基于这个前提来进行应用分割的。当恶意软件中正常代码和恶意代码之间的关联度不低时，在分割时，很可能分割不出恶意代码。为了检测这一类隐蔽型恶意软件，文章提出了一个基于社交网络同质性分析的隐蔽型安卓恶意软件检测系统HomDroid。HomDroid通过分析函数调用图中正常子图和敏感子图之间的同质性来挖掘恶意子图，然后聚合所有恶意子图并从其中提取高效的语义特征，以此来检测隐蔽型恶意软件。

ISSTA是软件测试与分析领域的CCF A类国际会议，本届会议共收到219篇投稿，录用51篇，录用率约为23.3%。

（通讯员：吴月明）