书籍摘要

《The Android Malware Handbook: Detection and Analysis by Human and Machine》是由Qian Han、Salvador Mandujano、Sebastian Porst、V.S. Subrahmanian、Sai Deep Tetali和Yanhai Xiong共同撰写的一本关于Android恶意软件检测与分析的权威指南。该书于2023年出版，由No Starch Press负责发行，全面覆盖了Android恶意软件的分析技术、防御机制以及机器学习在恶意软件检测中的应用，是安全研究人员和专业人士的重要参考资料。

书籍结构与核心内容 全书分为三个主要部分，系统地介绍了Android恶意软件的检测与分析技术。

第一部分：Android恶意软件概览 该部分首先介绍了Android操作系统的安全模型，包括应用隔离、攻击面缩减、漏洞缓解、设备完整性、权限管理、安全更新以及附加的安全服务。书中详细阐述了各类Android恶意软件的类型及其特征，例如拒绝服务攻击（DoS）、后门程序、root权限获取、特洛伊木马、间谍软件、勒索软件、短信欺诈等，并结合实例分析了它们的行为模式和影响。此外，作者还回顾了自2008年以来发现的Android恶意软件的历史演变，从最初的DroidSMS和DroidDream到近年来的复杂恶意软件网络如Judy、DressCode、Joker等。

第二部分：手动分析 这部分通过实际案例深入探讨了Android恶意软件的静态分析和动态分析方法。静态分析章节通过jadx等工具逐步剖析恶意软件的代码结构，揭示其恶意逻辑，例如如何通过反射、加密和编码隐藏恶意代码，以及如何利用权限和应用入口点执行恶意操作。动态分析章节则介绍了如何使用Android Studio模拟器、tcpdump、Wireshark和Frida等工具来监控恶意软件的运行时行为，包括其网络通信、文件系统变化和动态加载的恶意模块。通过结合静态和动态分析，读者可以深入了解恶意软件的工作原理。

第三部分：机器学习检测 最后这一部分专注于利用机器学习算法自动化检测Android恶意软件。书中介绍了机器学习的基本概念，包括分类算法、特征向量的构建、训练集的准备以及模型评估方法。作者探讨了如何使用机器学习识别各种恶意软件家族，例如rooting恶意软件、间谍软件、银行特洛伊木马、勒索软件、短信欺诈软件等，并分析了不同特征对模型性能的影响。书中还讨论了机器学习在恶意软件检测中的挑战，例如特征向量的唯一性、数据集的平衡性、模型的可解释性以及时间序列数据的处理。

特色与亮点

1. 实战案例丰富：书中结合了大量真实的恶意软件样本分析，帮助读者更好地理解恶意软件的行为模式。
2. 技术深度与广度兼顾：不仅涵盖了恶意软件的手动分析技术，还深入探讨了机器学习在自动化检测中的应用。
3. 行业资深作者团队：作者团队在Android安全领域有着深厚的背景，他们在Google、Meta等公司的工作经验为本书提供了极具价值的行业见解。
4. 前瞻性和实用性：探讨了未来Android恶意软件的发展趋势以及防御策略，同时提供了可以立即应用于实际检测的技术和方法。

《The Android Malware Handbook: Detection and Analysis by Human and Machine》是一本不可多得的专业书籍，无论是对于刚开始接触Android恶意软件分析的研究人员，还是已经具备丰富经验的安全专家，都能从中获得宝贵的知识和技术指导。