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安卓系统作为当前最大的手机操作系统，需要高安全的要求。本文实现了一个安卓APP安全性在线分析系统，用户将应用程序的APK上传至后端，由后端主机进行测试运算，节约资源并提高效率。该系统的后端利用静态分析和动态分析相结合的方法对目标APP进行评估。运用反汇编技术生成权限图谱、Smali语法树，判断目标APP是否存过大权限和危险的函数调用，之后获取控件布局信息并进行分析归类，通过自动化脚本对目标APP的所有功能进行遍历，获得数据交互过程中产生的网络流量包，提取http流量，判断是否有存在漏洞，进行全面的测试。最后采用SemanticUI框架设计交互界面分别从静态分析、动态分析、程序性能三大方面给出详细的测评结果。
1  引言
近期关于Andorid机恶意APP的新闻也层出不穷，大量的恶意代码通过感染热门的应用程序，在移动终端系统上执行恶意行为，给用户带来了巨大的安全威胁。因此寻有效的方法检测出恶意代码的存在，保护使用Android手机的用户安全，这对于手机制造商、手机软件研发者和用户本身来说显得十分必要且紧迫。
本文首先介绍了安卓APP安全性在线分析系统的整体思路，然后介绍了静态检测的实现，其中也对使用的动态监测进行了介绍，最后本文探讨了如何将检测结果展示到前端，并对可视化的方法逐一进行了展示。
2  整体架构
本系统设计采用动静结合的测试评估方案，对软件安全性能进行评价，系统分三部分实现，分别为：静态检测模块、动态检测模块和可视化展示模块，此外在静态模块加入了软件的运行性能检测的功能，他们的关系如图1
所示：
图1 整体架构关系图
用户选择待测试的安卓APP，并将APK导入系统，测试系统对其进行反汇编分析，在线安装APP后，进行测试，其中包括静态分析，逆向分析和动态分
析，最后将生成报告以web页面的形式
展示，该web后端基于django框架。
3  静态检测模块
3.1  性能分析模块
adb是androidsdk里的一个工具，调
用adb获取APP相关的各种数据。我们
通过调用abd(AndroidDebugBridge)评估
APP性能，获取APP的开机时间、CPU占
用、内存占用和流量使用情况。
3.2  smali图谱分析模块
我们在对基于安卓平台的恶意代码
进行逆向分析时，首先要利用工具对恶
意代码进行反汇编后，通过对其关键部
分进行分析和研究，进而掌握其破坏性
和感染方式等特征（贾菲，刘威，基于
Android平台恶意代码逆向分析技术的
研究：信息网络安全，2014）。apktool
可以对APK文件进行反编译，反编译
APK成功后会生成一系列目录与文件。
其中Smali目录下存放了程序所有的反
汇编代码，res目录存放程序中所有的资
源文件，由于这些目录的子目录和文件
和开发时保持一致，所以我们可以对其
代码进行静态分析，由此我们可得到函
数及权限信息。通过分析smali代码的语
法结构，提取出所有方法和所有字段，
据此生成一棵smali语法树，这样即可以
为用户提供信息参考。该模块通过遍历
APP反汇编后的smali代码，分析其语言
结构，提取出APP对应的类和相应的方
法，返回给前端页面，以可视化的树图
展示给用户。
3.3  静态风险检测模块
对于APP的权限信息，我们可以直
接通过python正则匹配获取，只需提取
userpermission中的值即可。在这个模
块，系统会去分析反汇编后的manifest.
xml文件，得到APP中的包名、版本信
息、组件信息、intent信息和权限信息
等等，同时针对可能存在的配置风险及
漏洞进行报告。
4  动态检测模块
4.1  自动化测试分析模块
要想全面有效的分析一个APP的安
全性，单纯的通过静态分析，那么获取
安
卓
APP
安
全
性
在
线
分
析
系
统
设
计
东
南
大
学
信
息
科
学
与
工
程
学
院
裘
文
成
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的信息是很有限的。传统的APP 测试方法是用手工点击APP 触发控件事件，在这里，我们采用了效率更高的方法——基于APPium 框架进行自动化测试分析，它分为界面分析和动态执行两个阶段。
界面分析阶段，我们会调用uiautomatorviewer 的api 接口，获取窗口列表和界面的控件信息，进行分析后得到界面上存在的可触发控件。
动态执行阶段，我们会提取控件的id 或class ，然后调用appium 脚本自动触发控件点击事件运行APP 。APPium 框架同时支持Android ，IOS ，FirefoxOS 并且可以用任何开发语言来进行编写测试用例。通过自动化测试，我们可以将人力资源适当地从烦躁的重复性工作中释放出来。
有的时候，用户不希望程序自动遍历所有的activity ，只是想根据自己的需求让程序完成特定的功能，对于这种情况，本系统设计设计了脚本录制的功能。
4.2  流量截取模块
在APP 运行过程中，势必会和后台产生各种各样的数据交互，因此会产生大量的网络数据包。文献（肖卫，张源，杨珉，安卓应用软件中Intent 数据验证漏洞的检测方法：小型微型计算机系统，2017）提出通过静态数据流分析技术跟踪应用软件对Intent 对象的数据访问，识别是否存在畸形数据
的验证漏洞。我们通过scapy 嗅探获取到这些数据包，对APP 的流量进行监控，用户便可以通过这些截取的流量初步判断APP 前后端交互的安全性。
为了实时获取流量，我们准备了一块无线网卡，使用kalilinux 搭建了一个热点，手机连接这个热点后再进行自动化测试，这样产生的流量都会流经电脑搭建的无线网卡上，我们只要编写脚本嗅探通过这个网卡的流量即可。侦听流量的Wifi 需要借用开源的aircrack-ng 套件，将需要搭建WiFi 的网卡设置为监听模式（用以之后的网络抓包监听），使用Airbase-ng 工具建立AP 热点，修改本地DHCP 的配置文件并启动dhcp 服务器，将这块网卡上的流量转发到另一块能连接网络的网卡，以使连接到这个WiFi 的手机能够正常接入网络。
在线代码运行器4.3  注入测试模块
在APP 和后台服务器交互的过程中，也许后台存在不安全的web 接口，最典型的，就是有可能存在sql 注入漏洞。http 请求主要有GET 和POST 两种，在对后台进行请求的时候，通常会携带一对key-value 参数，因此，我们可以改变这些参数的值去进行试探。在本平台中，我们会对这种接口进行注入测试，我们尝试输入各种危险字符，进行模糊测试（何远，张玉清，张光华，基于黑盒遗传算法的Android 驱动漏洞挖掘：计算机学报，2017）根据服务器返回的结果判断是否安全。
5  可视化展示模块
为了优化使用体验，该平台采用web 界面与用户交互，生成的报告也以web 文档的方式与用户交互，用户可以在线选择apk 进行分析并获取报告。我们在本地运行了一个服务
器，用户下载源码并配置环境之后可以通过浏览器进入平台首页。根据提示进行静态或动态分析。报告使用了javascript 进行绘图，通过ajax 与后台交互，实时将报告显示在web 前端页面上。整个web 平台基于tornado 框架，tornado 的整个架构如图2
所示。
图2 tornado架构
报告模板采用echart.js 进行可视化，使用echart.js 的原因是该图形库方便快捷，并且展现的图像生动形象，非常适合web 端的可视化展示，下面是我们用js 对进行权限分布后可视化展示的结果，如图3
所示。
图3 分析可视化
6  总结
本安卓APP 安全性分析系统可以应用于各类型的待检测APP ，为用户提供准确可靠的安全性评估报告。该系统将传统的静态检测与动态检测相结合，测试待检测APP 潜在的风险，生成的报告以web 文本呈现，交互性好，更加美观直接，便于用户阅读理解。
除了常见的APP 高危权限、隐私窃取等安全问题的评估，报告还会给出APP 运行性能的评估，包括启动时间、占用CPU 和内存情况等，方便用户更好的选择；此外，在动态检测方面，通过编写基于APPium 框架进行自动化测试脚本，自动触发控件运行APP，通过scapy 嗅探获取流量数据
包，从而判断APP 前后端交互的安全性。
基金项目：国家级大学生创新创业训练计划项目。

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