移動端的惡意軟體問題正愈演愈烈，伯明翰阿拉巴馬大學的研究者們開發了一種新的技術，以檢測可疑手機軟體進行的惡意行為，比如偷偷撥打使用者并不知道的公共電話号碼。
這項技術依賴于手機的運動、位置以及環境傳感器，以找出使用者在使用打電話、拍照片、nfc掃描信用卡服務時的操作模式。一些移動端惡意軟體正在濫用這些服務，而安全專家認為這樣的情況會越來越多。
阿拉巴馬大學開發的技術可以監控這三種服務，找出哪些行為并非來自使用者的正常操作。這項研究涉及到機器學習領域。安全軟體需要從真實生活的場景中提取資料，發現不同使用者之間行為模式的差别，進而精确探測惡意軟體的異常行為。是以，這是一種可行的惡意軟體防護模式。
該項目的負責人表示，他們的技術并不需要對手機root，這比大多數基于特征識别的手機反病毒軟體要好。
由于缺乏對新型惡意軟體的特征記錄，傳統的反病毒軟體對不斷進化的惡意軟體無能為力，然而這項新型技術并不基于特征識别，進而避免了類似問題。
此項研究的論文發表在上周四舉辦的ieee percom會議上。研究者表示未來準備将研究成果商業化。
作者：venvoo
來源：51cto