移动应用安全与行为分析

本书聚焦通信网络中的安全与隐私问题，涵盖移动应用管理（MAM）中的数据隔离与共享机制，深入探讨Android系统下的企业数据保护方案。通过AppShield等框架实现细粒度访问控制与多实体管理，弥补现有MAM在本地数据共享和角色访问控制上的不足。同时，书中引入基于鼠标行为的生物特征分析技术，利用轨迹、速度和精度等指标进行用户性别识别与异常行为检测，准确率高达89.4%。此外，还涉及SQLite数据库的取证分析方法，基于WAL模式恢复丢失数据，并结合B树结构解析存储页布局。最后，提出一种基于HTTP流量特征的恶意软件检测模型，通过URI相似性与字段权重计算zscore，实现高效分类与威胁识别。内容融合系统安全、行为建模与网络取证，为移动安全研究提供全面视角。