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文章提出了一种可以配合各种成熟的HASH算法使用的移动可信平台ELF文件完整性校验方法——RMAC（Random-MAC），并从ELF文件的节内容的关键性和关联性对不同类型和属性的节做分类，按照一定粒度随机选取各节的内容，然后进行校验以期达到高效率和高安全性，评价不同选取粒度对安全和效率的影响。文章在不同版本的Linux系统中，搜集了2249个不同格式的ELF文件的粒度样本进行完整性校验分析。结果表明，在合适的抽取粒度下， RMAC可以将校验效率提高一倍甚至更多。虽然RMAC一次校验安全性能在可接受范围内有所下降，但由于其引入随机性，使目前已有的病毒都无法做到每次都能通过RMAC校验。所以RMAC可以阻止病毒的大规模爆发。