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Android Malware Detection Based on Functional Classification 기능 분류 기반 Android 악성코드 탐지

Wenhao FAN, Dong LIU, Fan WU, Bihua TANG, Yuan'an LIU

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요약 :

안드로이드 운영체제는 모바일 단말기 시장에서 높은 점유율을 차지하고 있다. 안드로이드 애플리케이션(앱)의 빠른 개발을 촉진합니다. 그러나 안드로이드 악성코드의 출현은 안드로이드 스마트폰 사용자의 보안을 크게 위협하고 있다. 기존 연구에서는 안드로이드 악성코드 탐지를 위한 다양한 방법을 제안해 왔지만, 동일한 기능 카테고리에 있는 양성 앱 간의 강한 유사성을 무시할 정도로 앱의 기능 카테고리 정보를 활용하지 못했습니다. 본 논문에서는 기능 분류를 기반으로 한 안드로이드 악성코드 탐지 기법을 제안한다. 동일한 기능 카테고리에 있는 양성 앱은 서로 더 유사하므로 더 적은 기능을 사용하여 맬웨어를 탐지하고 동일한 기능 카테고리에서 탐지 정확도를 높일 수 있습니다. 우리 계획의 목표는 높은 정확도의 자동 응용 기능 분류 방법을 제공하는 것입니다. 우리는 HITS(Hyperlink Induced Topic Search) 알고리즘에서 영감을 받아 Android 애플리케이션 기능 분류 방법을 설계합니다. 자동 분류 결과를 활용하여 동일한 기능 카테고리 내 앱 유사성을 기반으로 악성코드 탐지 방법을 추가로 설계합니다. 우리는 Google Play 스토어의 양성 앱을 사용하고 Drebin 악성코드 세트의 악성코드 앱을 사용하여 우리의 계획을 평가합니다. 실험 결과는 우리의 방법이 악성 코드 탐지의 정확성을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.3 pp.656-666
발행일
2022/03/01
공개일
2021/12/01
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021EDP7133
원고의 종류
PAPER
범주
인공지능, 데이터마이닝

작성자

Wenhao FAN
  Beijing University of Posts and Telecommunications
Dong LIU
  Beijing University of Posts and Telecommunications
Fan WU
  Beijing University of Posts and Telecommunications
Bihua TANG
  Beijing University of Posts and Telecommunications
Yuan'an LIU
  Beijing University of Posts and Telecommunications

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