CN108920952A - 一种基于设备传感器类别精度识别安卓虚拟机的方法 - Google Patents

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李永华
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    • G06F21/55—Detecting local intrusion or implementing counter-measures
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    • G06F21/562—Static detection
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Abstract

本发明公开了一种信息安全领域，特别公开了一种基于设备传感器类别精度识别安卓虚拟机的方法。该一种基于设备传感器类别精度识别安卓虚拟机的方法，通过手机端获取测试设备的传感器列表，如果传感器列表为空，则可以断定测试设备为模拟器，如果传感器列表不为空，则检测是否存在标准设备的传感器类型，首先判断是否存在近场传感器，如果不存在，则断定为模拟器；如果存在近场传感器，则进一步判断是否存在光感应器，如果不存在则断定为模拟器；以上两个传感器是真实设备基本的能力，根据这两项就可以正确识别传感器是否为安卓虚拟机。其有益效果是：避免了公司在新活动运营时被欺诈团伙恶意操作而带来的损失，为正常的网络业务发展提供了安全保障。

Description

一种基于设备传感器类别精度识别安卓虚拟机的方法
技术领域
本发明涉及一种信息安全领域，特别涉及一种基于设备传感器类别精度识别安卓虚拟机的方法。
背景技术
目前市场上存在很多欺诈团伙，利用安卓虚拟机，用来恶意刷单，恶意注册，影响公司的运营和用户的利益。
现有安卓模拟器识别方法存在的缺陷是有些参数需要用户授权，并且现有的模拟器可以任意更改上述参数，导致识别率不高；有些参数需要获取网络传输中TCP/IP层的数据，对于数据包进行解析，增加开发的难度和成本，并且存在在网络层被篡改的风险，使得如何准确的识别虚拟机成为公司营销的重大挑战。
发明内容
本发明为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种可以方便人们使用的一种基于设备传感器类别精度识别安卓虚拟机的方法。
本发明是通过如下技术方案实现的：
一种基于设备传感器类别精度识别安卓虚拟机的方法，其特征在于：通过手机端获取测试设备的传感器列表，如果传感器列表为空，则可以断定测试设备为模拟器，如果传感器列表不为空，则检测是否存在标准设备的传感器类型，首先判断是否存在近场传感器，如果不存在，则断定为模拟器；如果存在近场传感器，则进一步判断是否存在光感应器，如果不存在则断定为模拟器，；以上两个传感器是真实设备基本的能力，根据这两项就可以正确识别传感器是否为安卓虚拟机。
进一步，通过手机端获取传感器的具体取值，加速度传感器会有三轴的数据x,y,z，判断加速度传感器的精度是否满足大于6位数的精度值，分别对含有三轴的数据进行判断，如精度值不满足，并且连续5次的取值都是都没有任何变化，则断定为安卓虚拟机。
本发明的有益效果是：解决了安卓虚拟机设备识别困难的问题，避免了公司在新活动运营时被欺诈团伙恶意操作而带来的损失，为正常的网络业务发展提供了安全保障。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
附图1为本发明的工作流程图；
具体实施方式
附图为本发明的一种具体实施例。本发明一种基于设备传感器类别精度识别安卓虚拟机的方法，其特征在于：通过手机端获取测试设备的传感器列表，如果传感器列表为空，则可以断定测试设备为模拟器，如果传感器列表不为空，则检测是否存在标准设备的传感器类型，首先判断是否存在近场传感器，如果不存在，则断定为模拟器；如果存在近场传感器，则进一步判断是否存在光感应器，如果不存在则断定为模拟器；以上两个传感器是真实设备基本的能力，根据这两项就可以正确识别传感器是否为安卓虚拟机。
进一步，通过手机端获取传感器的具体取值，加速度传感器会有三轴的数据x,y,z，判断加速度传感器的精度是否满足大于6位数的精度值，分别对含有三轴的数据进行判断，如精度值不满足，并且连续5次的取值都是都没有任何变化，则断定为安卓虚拟机。
本发明一种基于设备传感器类别精度识别安卓虚拟机的方法，采用获取设备的传感器参数列表，并通过分析真机和虚拟机的传感器类型和精度的差异，来判断是否是安卓虚拟机，因安卓虚拟机是运行在PC的环境中，安卓虚拟机中的传感器能力依附于运行的PC环境，PC环境相对于真实的手机会缺失很多传感器能力；PC上传感器只有1～3种传感器能力，如加速度，磁力，陀螺仪，而真机上会有6种以上传感器能力，如距离传感器，光线传感器，压力传感器，加速度，陀螺仪，方向传感器。另一方面，很多虚拟机在使用PC环境的虚拟机时并不能完全的获取传感器的精度，导致精度有所损失，如安卓虚拟机上获得的加速度传感器精度为x＝0.0,y＝8.9,z＝4.5，而真机的加速度传感器精度则为x＝-0.026809692,y＝9.81778,z＝0.81222534。
此方案的优点是获取的传感器参数无需用户授权，也不需要服务端进行数据包的解析。
经过对市面上主流的虚拟机进行测试，包含夜神安卓，海马，逍遥安卓，雷电安卓，天天安卓，安卓虚拟机等12款虚拟机，识别率为100％。测试结果是市面上的模拟器大多都在流程一检测过程中就被识别，对市面主流机型top500进行测试后发现，误判率为0。
本发明解决了安卓虚拟机设备识别困难的问题，避免了公司在新活动运营时被欺诈团伙恶意操作而带来的损失，为正常的网络业务发展提供了安全保障
本发明不局限于上述实施方式，任何人应得知在本发明的启示下做出的与本发明具有相同或相近的技术方案，均落入本发明的保护范围之内。
本发明未详细描述的技术、形状、构造部分均为公知技术。

Claims (2)

1.一种基于设备传感器类别精度识别安卓虚拟机的方法，其特征在于：通过手机端获取测试设备的传感器列表，如果传感器列表为空，则可以断定测试设备为模拟器，如果传感器列表不为空，则检测是否存在标准设备的传感器类型，首先判断是否存在近场传感器，如果不存在，则断定为模拟器；如果存在近场传感器，则进一步判断是否存在光感应器，如果不存在则断定为模拟器；以上两个传感器是真实设备基本的能力，根据这两项就可以正确识别传感器是否为安卓虚拟机。
2.根据权利要求1所述的一种基于设备传感器类别精度识别安卓虚拟机的方法，其特征是：通过手机端获取传感器的具体取值，加速度传感器会有三轴的数据x,y,z，判断加速度传感器的精度是否满足大于6位数的精度值，分别对含有三轴的数据进行判断，如精度值不满足，并且连续5次的取值都是都没有任何变化，则断定为安卓虚拟机。
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