Skadliga Android-program utgör allvarliga hot mot mobil säkerhet. De hotar datasekretess och systemintegritet på Android-enheter. Övervakning runtime aktiviteter fungerar som en viktig teknik för att analysera dynamiska app beteenden. Vi designar en utlösande relationsmodell för dynamisk analys av nätverkstrafik på Android-enheter. Vår modell gör att man kan dra slutsatsen beroendet av utgående nätverksförfrågningar från enheten. Vi beskriver en ny maskininlärningsmetod för att upptäcka beroendet av nätverksförfrågningar. Dessa beroenderelationer på begäran används för att upptäcka smygande malware aktiviteter. Skadliga förfrågningar identifieras på grund av bristande beroende av legitima utlösare. Vår prototyp utvärderas på 14GB nätverkstrafikdata och systemloggar som samlats in från en Android-surfplatta. Experimentella resultat visar att vår lösning uppnår en hög noggrannhet (99.1%) i att upptäcka skadliga förfrågningar skickas från nya skadliga appar.
Dessutom, i REF, Zhang et al. använda beroendet av nätverksförfrågningar för att upptäcka smygande malware-aktiviteter.
Causality-based Sensemaking of Network Traffic for Android Application Security
{'venue': "AISec '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}