Devendrasingno1/ShieldDroid-AI

# 🛡 ShieldDroid-AI ShieldDroid-AI 是一款 Android 安全应用，它通过权限分析、基于行为的检测规则以及受 AI 启发的风险评分来分析已安装的应用，以便在潜在恶意应用对设备造成损害之前识别它们。 ## 📱 功能 ✅ 扫描所有已安装的应用 ✅ 受 AI 启发的恶意软件检测引擎 ✅ 基于权限的风险分析 ✅ 受信任的应用白名单 ✅ 恶意软件模式检测 ✅ 风险评分生成 ✅ 详细的应用信息 ✅ 美观的仪表盘 UI ✅ 饼图风险可视化 ✅ 快速本地扫描 ✅ 轻量级且注重隐私 # 📸 截图 | 主屏幕 | 扫描结果 | |-------------|--------------| | | | | 风险详情 | 仪表盘 | |--------------|-----------| | | | # 🧠 恶意软件检测引擎 ShieldDroid-AI 使用多层检测机制。 ### 第 1 层 权限分析 检查危险权限，例如 - READ_SMS - SEND_SMS - RECEIVE_SMS - RECORD_AUDIO - READ_CONTACTS - READ_CALL_LOG - WRITE_SETTINGS - PACKAGE_USAGE_STATS ### 第 2 层 行为规则 检测可疑的权限组合。 示例 ``` READ_SMS + SEND_SMS + RECEIVE_BOOT_COMPLETED ``` ↓ 可能的 SMS 恶意软件 ### 第 3 层 受信任的应用白名单 以下应用 - WhatsApp - Telegram - Chrome - Gmail - YouTube 将被忽略，以减少误报。 ### 第 4 层 风险评分 每个被检测到的应用都会获得一个基于以下因素的风险评分 - 危险权限 - 可疑模式 - 应用类别 - 检测规则 # 📊 应用工作流 ``` Installed Apps ↓ Permission Scanner ↓ Malware Rule Engine ↓ Risk Score Generator ↓ Dashboard ↓ Detailed Report ``` # 🛠 技术栈 - Kotlin - Android SDK - Android Studio - RecyclerView - 自定义视图 - Material Design - Canvas API - XML 布局 - Gradle # 📂 项目结构 ``` app/ ├── java/ │ ├── MainActivity │ ├── SplashActivity │ ├── MalwareRuleEngine │ ├── AppRiskAdapter │ ├── RiskPieChartView │ └── AppDetailActivity │ ├── res/ │ ├── layout │ ├── drawable │ ├── values │ └── mipmap │ └── AndroidManifest.xml ``` # 🚀 未来改进 - AI 模型集成 - APK 静态分析 - VirusTotal API - 网络流量监控 - 实时威胁检测 - 云仪表盘 - PDF 报告导出 - 可解释 AI (XAI) - 恶意软件时间轴 - 行为学习 # 🎯 目标用户 - Android 用户 - 安全研究员 - 道德黑客 - 学生 - SOC 分析师 - 网络安全专业人员 # 📈 项目状态 ✅ 积极开发中 版本 ``` v1.0 ``` # 👨‍💻 作者 **Devendrasing Rajput** 计算机工程专业学生 网络安全与 AI 爱好者 GitHub https://github.com/Devendrasingno1 # 📜 许可证 MIT License

标签：Android应用, 人工智能, 后台面板检测, 权限分析, 用户模式Hook绕过, 目录枚举, 移动安全