安卓恶意应用识别（四）（特征处理与分类模型构建）——终结

前言

前面三章将数据初步整理出来：

1.安卓恶意应用识别（一）（Python批量爬取下载安卓应用）

2.安卓恶意应用识别（二）（安卓APK反编译）

3.安卓恶意应用识别（三）（批量反编译与属性值提取）

未涉及到任何机器学习部分，我们知道机器学习中特征选择是一个重要步骤，需要筛选出显著特征，摒弃非显著特征，这样可以提高训练速度，减少噪声干扰，提升模型效果。

1. 特征生成的方法

关于如何生成特征，我在一文归纳Python特征生成方法(全)中找到了相关信息。

如上图所示，根据生成方式可以分为分组聚合方式和转换方式。其中，分组聚合方式就是求原始数据的相关数学统计量，而转换方式就是将原始数据根据数据类型进行转换从而生成特征。

2. 字符串特征生成

由于上三篇基础得到的属性值为字符串，因此本章仅对字符串类型的数据进行特征生成，引用文献数据特征处理之文本型数据（特征值化一）。

先装一下sklearn包，发现仍然no moudle，于是查阅运行报错no module named sklearn，再安装一个模块叫scikit-learn，就没报错了。

这里仅仅对benign1中.xml文件的uses-permission的属性值做了特征生成，可以看到下图生成了稀疏矩阵（特征值矩阵）

上代码理解：

python 复制代码

import re
from collections import Counter
from xml.dom.minidom import parse
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from character_handle.frequency_order import sample_get
def counter(arr):
    return Counter(arr)
list_uses_permission = []
# 加载XML，并提取属性值

xmldom = parse(sample_get.get_file("benign1"))

for element in xmldom.getElementsByTagName("uses-permission"):
    a = element.getAttribute("android:name")
    b = re.findall(r'\w{1,}', a)[-1]
    list_uses_permission.append(b)
count_v = CountVectorizer()
data = count_v.fit_transform(list_uses_permission)
# 输出标签为uses-permission的属性值（顺序）
print(list_uses_permission)
# 输出属性值列表（汇按照英文字母表的顺序排列）
print(count_v.get_feature_names())

# 输出词条列表对应的值化数据
print(data.toarray())

当然了，上面的只是在benign1中一个例子，因而每个属性值在这个矩阵中只会出现一次。但在实际训练之前，我们在确定了需要用到哪些经典特征值后，是需要以一个xml文件中是否出现这些经典特征值为依据来保存特征向量集合的。

3. 数据处理

首先说一下，目前我处理获取这些样本是需要比较大的内存的，我也不知道如何去改善他，除非反编译一个.xml文件后就将其他文件删除，这样全部获得的就是.xml文件，不需要占用很大空间，这种方法就自己去自动化实现了。本文主要基于大内存，我买了一张1个T的移动硬盘，所以这些样本，包括安装包等等都能装下，以便以后需要分析不同的文件使用，如果只是学方法，看到前面这些就够了。

3.1 原数据获取

本节主要把之前缺少的数据处理给补上，我又继续在360助手网站上爬取下载了安卓应用928个（其中有两个被腾讯管家报风险软件），暂且将其全部视为良性应用。然后，在github中（自行查看）下载了501个恶意应用暂且当作实验。

把恶意应用全部重命名，方法见Python 文件夹批量重命名，和良性应用相统一。

3.2 反编译数据获取

同样的，批量反编译良性和恶性应用的apk：

python 复制代码

import datetime
import os
import subprocess
import threading


def execCmd(cmd):
    try:
        print("命令%s开始运行%s" % (cmd, datetime.datetime.now()))
        # os.system(cmd)
        subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdout=None, stderr=None).wait()
        print("命令%s结束运行%s" % (cmd, datetime.datetime.now()))
    except:
        print('%s\t 运行失败' % (cmd))

def batchDecompile(cmds):
    if cmds:
        # if if_parallel:
            # 并行
            threads = []
            for cmd in cmds[0:20]:
                th = threading.Thread(target=execCmd, args=(cmd,))
                print("start !!!!!!!!")
                th.start()
                threads.append(th)

            # 等待线程运行完毕
            for th in threads:
                # 现在有 A, B, C 三件事情，只有做完 A 和 B 才能去做 C，而 A 和 B 可以并行完成。
                th.join()
                print("OK!!!!!!!!!!!")
            del cmds[0: 20]
            return batchDecompile(cmds)
   

# 需要执行的命令
cmds = ["F: & cd F:\\benign_apk & " + "apktool.bat d -f " + "benign" + str(i) + ".apk" for i in range(276,929)]
# 良性应用有929个，因为我之前不会彻底批量化，只能手动批量化处理了275个，现在这个程序是能够直接批量化处理到底的
batchDecompile(cmds)

这是一个漫长的时间，等待二者都全部反编译完成后。

3.3 特征获取

我们在上述批量化反编译中已经得到了500个良性和500个恶意样本，接着对其进行权限属性提取（代码在第2节有），每个样本都是一个列表，其中包含多个（可能重复）的属性值

python 复制代码

# 如下
benign_samples = [ ["send_msg","call"..."call" .. ], [  samples2  ], ... ,[samples  n] ]
malicious_samples = [ ["send_msg","call"..."call" .. ], [  samples2  ], ... ,[samples  n] ]

然后，再对其进行特征向量获取，我在这里使用了改进的TF-IDF算法[1]（见参考引文）对特征进行提取：

python 复制代码

# 计算单个特征属性在正例样本中和在反例样本中的TF-IDF平均值差异
def compute_feature_difference(positive_samples, negative_samples):
    vectorizer = TfidfVectorizer()

    # 将文档转换为TF-IDF特征向量
    positive_tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([" ".join(sample) for sample in positive_samples])
    negative_tfidf_matrix = vectorizer.transform([" ".join(sample) for sample in negative_samples])

    # 计算平均值
    positive_avg_tfidf = positive_tfidf_matrix.mean(axis=0)
    negative_avg_tfidf = negative_tfidf_matrix.mean(axis=0)

    # 计算差异
    tfidf_difference = np.abs(positive_avg_tfidf - negative_avg_tfidf)
    return tfidf_difference


# 选择差异绝对值前5%的特征作为特征子集
def select_top_features(tfidf_difference):
    # 计算前5%特征属性的数量
    top_percentage = 0.05
    num_top_features = int(tfidf_difference.shape[1] * top_percentage)

    # 获取前5%特征属性的索引
    top_feature_indices = np.argsort(tfidf_difference.A1)[::-1][:num_top_features]
    return top_feature_indices


# 使用你的改进版TF-IDF算法将文档转换为TF-IDF矩阵
tfidf_difference = compute_feature_difference(positive_samples, negative_samples)
selected_features = select_top_features(tfidf_difference)

# 使用选定的特征子集构建TF-IDF特征矩阵
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([" ".join(sample) for sample in positive_samples + negative_samples])
tfidf_matrix_selected = tfidf_matrix[:, selected_features]

# 标签：1表示正例，0表示负例
labels = [1] * len(positive_samples) + [0] * len(negative_samples)

构建好样本之后，就可以开始带入机器学习模型进行分类了：

python 复制代码

# 创建SVM分类器
svm_classifier = SVC(kernel='linear', random_state=42)

# 定义交叉验证的评估指标（这里使用准确度）
scoring = make_scorer(accuracy_score)

# 进行十折交叉验证
cross_val_scores = cross_val_score(svm_classifier, tfidf_matrix_selected, labels, cv=10, scoring=scoring)

# 打印每折交叉验证的准确度
print("Cross-Validation Accuracy Scores:", cross_val_scores)

# 打印平均准确度
print("Mean Accuracy:", np.mean(cross_val_scores))

以下为十折交叉验证得到平均的准确率，因为我跑的时候只用了200个样本（良性100，恶意100），所以可能结果不尽如人意，你们可以尝试自己修改样本个数，筛选前百分之k，作为特征子集，以提高分类器的效率。

以上算法的思想来自于：

[1]潘建文,张志华,林高毅等.基于特征选择的恶意Android应用检测方法[J/OL].计算机工程与应用:1-10[2023-10-25].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.tp.20221104.1411.008.html