Abstract-The Android ekosystem har bevittnat en ökning av skadlig kod, som inte bara sätter mobila enheter i riskzonen utan också ökar bördan på malware analytiker bedöma och kategorisera hot. I detta papper visar vi hur man använder maskininlärning för att automatiskt klassificera Android malware prover i familjer med hög noggrannhet, samtidigt observera endast deras runtime beteende. Vi fokuserar uteslutande på dynamisk analys av runtime beteende för att ge en ren jämförelsepunkt som är dubbelt till statiskt tillvägagångssätt. Specifika utmaningar vid användning av dynamisk analys på Android är den begränsade informationen från spårning av händelser på låg nivå och den bristfälliga täckningen vid testning av appar, t.ex. på grund av inaktiva kommando- och styrservrar. Vi observerar att på Android, ren systemsamtal inte bär tillräckligt semantiskt innehåll för klassificering och istället förlita sig på lätt virtuell maskin introspektion för att också rekonstruera Android-nivå interprocesskommunikation. För att ta itu med den gleshet av data som är resultatet av låg täckning, introducerar vi en ny klassificeringsmetod som säkringar Stöd Vector Machines med konformell förutsägelse för att generera hög noggrannhet förutsägelser uppsättningar där informationen är otillräcklig för att identifiera en enda familj.
DroidScribe REF anser endast dynamiska funktioner och klassificerar Android malware i familjer för att ge en baslinje mot förslag som fokuserar på statiska funktioner.
DroidScribe: Classifying Android Malware Based on Runtime Behavior
{'venue': '2016 IEEE Security and Privacy Workshops (SPW)', 'journal': '2016 IEEE Security and Privacy Workshops (SPW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}