ABSTRACT Android-plattform har dominerat operativsystemet för mobila enheter. Men den dramatiska ökningen av Android skadliga program (malapps) har orsakat allvarliga programfel till Android-system och utgjorde ett stort hot mot användarna. Den effektiva upptäckten av Android-malapps har därmed blivit en framväxande men avgörande fråga. Karaktärisera beteendet hos Android-program (appar) är viktigt för att upptäcka malapps. De flesta befintliga verk på att upptäcka Android malapps var främst baserade på sträng statiska funktioner, såsom behörigheter och API-användning extraherade från appar. Det finns också arbete på upptäckt av Android-malapps med strukturella funktioner, såsom kontrollflöde graf och dataflöde graf. Som Android malapps har blivit alltmer polymorphic och sofistikerad, med bara en typ av statiska funktioner kan resultera i falska negativa. I detta papper föreslår vi DroidEnsemble som tar fördelar med både strängfunktioner och strukturella funktioner för att systematiskt och heltäckande karakterisera de statiska beteendena hos Android-appar och därmed bygga en mer exakt detektionsmodell för upptäckt av Android-malappar. Vi extraherar varje apps strängfunktioner, inklusive behörigheter, hårdvarufunktioner, filteravsikter, begränsade API-samtal, använda behörigheter, kodmönster samt strukturella funktioner som funktionsanropsgraf. Vi använder sedan tre maskininlärningsalgoritmer, nämligen stöd vektormaskin, k-nearest granne, och slumpmässig skog, för att utvärdera prestanda för dessa två typer av funktioner och deras ensemble. I experimenten utvärderar vi våra metoder och modeller med 1386 godartade appar och 1296 malapps. Omfattande experimentella resultat visar effektiviteten av DroidEnsemble. Den uppnår detektionsnoggrannheten som 95,8% med endast strängfunktioner och som 90,68% med endast strukturella egenskaper. DroidEnsemble når detektionsnoggrannheten som 98,4% med ensemblen av båda typerna av funktioner, minska 9 falska positiva och 12 falska negativa jämfört med resultaten med endast sträng funktioner. Android skadliga programanalys, malware analys, programvara felreducering, statisk analys
DroidEnsemble REF anställd sträng funktioner och strukturella funktioner för att identifiera Android skadliga program och optimerade resultaten med ensemble metoder.
DroidEnsemble: Detecting Android Malicious Applications With Ensemble of String and Structural Static Features
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}