A-Karuppusamy06/AndroidMalwareAnalyzer

GitHub: A-Karuppusamy06/AndroidMalwareAnalyzer

基于机器学习的 Android APK 静态安全分析平台，通过提取权限特征自动检测恶意应用并生成风险评估报告。

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# APKShield AI - Android APK 安全分析器 🚀 在线演示： ## 使用机器学习的 Android APK 安全分析器 ## 概述 APKShield AI 是一个基于 AI 的 Android 应用安全分析平台，旨在检测恶意 APK 文件并评估安全风险。该系统通过提取权限和安全相关特征，对 Android 应用执行静态分析，然后使用机器学习将应用分类为 **Malware**（恶意软件）或 **Benign**（良性）。 该平台通过交互式 Web 界面提供风险评估、威胁等级分类、危险权限识别、图形化安全洞察以及自动化的 PDF 报告生成。 ## 功能 * Android APK 恶意软件检测 * 使用 Androguard 进行 APK 权限提取 * 基于机器学习的分类 * 实时恶意软件预测预览 * 风险评分计算 * 威胁等级评估（低、中、高） * 危险权限检测 * 安全可视化与分析 * 自动化 PDF 报告生成 * 基于 Web 的用户界面 * 云部署支持 ## 系统架构 1. 用户上传 APK 文件。 2. 使用 Androguard 提取 APK 权限。 3. 将特征转换为机器学习输入数据集。 4. 训练好的模型预测应用程序是 Malware 还是 Benign。 5. 计算风险评分和威胁等级。 6. 显示安全分析结果。 7. 生成详细的 PDF 报告。 ## 使用的技术 ### 后端 * Python * Flask ### 机器学习 * Scikit-learn * Joblib ### APK 分析 * Androguard ### 前端 * HTML * CSS * JavaScript ### 可视化 * Matplotlib ### 报告生成 * ReportLab ### 部署 * Render ## 项目结构 ``` Android-Malware-Analysis/ │ ├── app.py ├── malware_model.pkl ├── requirements.txt ├── runtime.txt │ ├── templates/ │ ├── index.html │ └── result.html │ ├── static/ │ ├── styles.css │ ├── app.js │ ├── graph.png │ └── pie_chart.png │ ├── reports/ │ └── malware_report.pdf │ └── dataset/ └── cleaned_dataset.csv ``` ## 安装说明 ### 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/A-Karuppusamy06/AndroidMalwareAnalysys.git cd AndroidMalwareAnalysys ``` ### 安装依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` ### 运行应用 ``` python app.py ``` 打开： ``` http://127.0.0.1:5000 ``` ## 使用说明 1. 打开应用程序。 2. 上传 Android APK 文件。 3. 查看即时预测预览。 4. 点击 **Deep Analyze APK**（深度分析 APK）。 5. 查看： * 恶意软件分类 * 风险评分 * 威胁等级 * 危险权限 * 安全洞察 6. 下载生成的 PDF 报告。 ## 输出示例 * 预测：Malware / Benign * 风险评分：0–100% * 威胁等级：低 / 中 / 高 * 危险权限列表 * 安全分析报告 (PDF) ## 未来增强功能 * 基于深度学习的恶意软件检测 * 动态行为分析 * iOS 应用程序分析 * VirusTotal API 集成 * 实时威胁情报 * 多模型集成预测 * 用户身份验证和扫描历史记录 ## 作者 **KARUPPUSAMY A** 计算机科学与工程系 Dr. N.G.P. Institute of Technology ## 许可证 本项目专为教育、研究和网络安全学习目的而开发。
标签：Android安全, Apex, Flask, Python, 云安全监控, 多模态安全, 数据可视化, 无后门, 机器学习, 目录枚举, 移动安全, 逆向工具, 静态分析