
数据分析:Android恶意代码已增至123万
恶意代码(Unwanted Code)是指没有作用却会带来危险的代码,这些软件也可是广告软件(adware)、间谍软件(spyware)、恶意共享软件(malicious shareware)。是指在未明确提示用户或未经用户许可的情况下,在用户计算机或其他终端上安装运行,侵犯用户合法权益的软件。最近,根据AVL移动安全团队统计2014年移动恶意代码数据时发现:本年度Android恶意代码总量已增至123万。
Android恶意代码已增至123万(图:2cto.com)
以手机为代表的智能终端大发展,无意间也促进了恶意代码的发展,恶意代码编写者一般利用三类手段来传播恶意代码:软件漏洞、用户本身或者两者的混合。有些恶意代码是自启动的蠕虫和嵌入脚本,本身就是软件,这类恶意代码对人的活动没有要求。
据统计,2014年,Android恶意代码出现两个传播高峰:第一个高峰出现在3、4、5月,当时国内某知名应用市场出现了大量捆绑木马,另一个高峰是由于12月爆发了大量恶意色情应用。
统计数据(图:开源社区)
Android恶意代码的主要行为依然是恶意扣费。由于短信拦截木马的爆发,导致隐私窃取类恶意代码数量增长明显。并且恶意代码正在利用各种技术手段躲避手机安全软件的查杀。
大量广告应用被植入恶意代码,主要用于窃取用户重要隐私信息、推送其他恶意应用等,严重侵犯用户利益。
恶意代码紧盯手机用户的网银支付账号密码,手机支付类病毒越来越多。网银信息泄露会给用户造成无法估量的经济损失。攻击者通过伪基站传播钓鱼网站,诱导用户安装短信拦截马。该木马主要用于窃取用户银行卡信息,最终实现资金窃取。
一些恶意应用在安装后会在后台不断推送恶意应用,消耗手机流量、非法赚取推广费用甚至发送扣费短信,会给用户造成严重经济损失。
尽管安全专家们对此日益关注,普通消费者却仍然对恶意软件的威胁毫无概念。所有的智能手机用户,包括那些使用智能手机的企业IT团队,都应该对手机恶意软件保持警惕,并采取措施进行预防。那么针对手机中的恶意软件,应该如何有效针对呢?
恶意扣费(图:moobuu.com)
保证软件来源
安卓系统由于其开放的特性,软件质量参差不齐、鱼龙混杂,所以在下载软件前,最好对软件进行一定的调查研究。由于不同的渠道都可以下载到软件,最好通过谷歌市场或者其他相对正规的渠道下载。
定期扫描
合法的软件商店会定期扫描你系统中安装的软件,避免第三方恶意软件的入侵。如果条件允许,可以安装最新的杀毒或者查杀程序,对手机进行防护。
加密重要数据
对于十分重要的隐私数据,最好进行加密处理。另外用户设置的密码不宜过于简单,不然很容易被破解。谨防被恶意软件盗用并传播。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23