摘要：多数Android应用需要通过连入互联网与外界进行通信,所有与网络相关的活动都涉及网络流量,通过分析建模Android应用的网络流量,可以一定程度上掌握Android应用的网络行为。因此,设计了一个事件驱动的网络行为自动检测系统DroidBet,来对Android应用进行自动测试评估。首先,建立一个场景模拟事件库,用来模拟应用程序运行过程中可能执行的事件,从而尽可能地触发应用程序的网络行为;然后,自动生成基于状态转移分析方法的测试序列,同时对应用程序测试过程中的网络行为进行动态收集;最后,采用机器学习方法对收集到的网络行为进行学习、训练,生成基于BP神经网络的网络行为模型,实现对未知的Android应用的行为检测。实验结果表明,DroidBet能够有效地触发并提取应用程序的网络行为,并具有准确度高、系统资源开销低等优点。

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