Yitz9340/Shadow-Shield

GitHub: Yitz9340/Shadow-Shield

通过时序意图分析而非特征匹配来检测未知恶意软件的 Android 自适应行为防御系统。

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# ShadowShield 🔒 Android 自适应行为防御系统 ## 功能简介 ShadowShield 实时监控应用行为,通过**时序模式分析**(temporal pattern analysis)检测恶意意图——根据操作的*顺序和时间*(而不仅仅是已知特征)来检测恶意软件。 ## 核心特性 - **时序意图分析 (Temporal Intent Analysis)** — 通过操作序列检测未知恶意软件变种 - **5 种预定义威胁特征** — 短信窃取器、AI UI 操控、NFC 中继攻击、后台数据外泄、权限提升 - **实时安全评分** — 动态风险评估仪表板 - **NFC 守护** — 硬件级中继攻击检测 - **Deepfake 通话防护** — 语音异常检测框架 - **隐私优先** — 所有分析均在设备端完成,无需云端扫描 ## 架构 - Kotlin + Jetpack Compose (Material Design 3) - 采用 Room 数据库的 MVVM 架构 - 前台服务 (Foreground Service) + WorkManager 实现持续监控 - Accessibility Service 用于获取深层行为钩子 ## 构建 需要 Android Studio Hedgehog 及以上版本,或配置了 Gradle 8.2 / Android SDK 34 的 CI 环境。 ## 许可证 MIT
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