ABSTRACT Eftersom Android har blivit dominator för smartphone operativsystem marknaden med en andel av 86,8%, antalet Android skadliga program ökar snabbt också. En sådan stor volym av diversifierade malware varianter har tvingat forskare att undersöka nya metoder genom att använda maskininlärning eftersom det ger en kraftfull förmåga för varianter upptäckt. Eftersom den statiska analysen av malware spelar en viktig roll i systemets säkerhet och opcode har visats som en effektiv representation av malware, några av dem använder Dalvik opcodes som funktioner i malware och anta maskininlärning för att upptäcka Android malware. Men, nuvarande opcode-baserade metoder står också inför vissa problem, såsom att beakta både noggrannhet och tid kostnad, val av funktioner, och bristen på förståelse eller beskrivning av egenskaperna hos malware. För att övervinna de befintliga utmaningarna föreslår vi en ny metod för att bygga en graf av Dalvik opcode och analysera dess globala topologi egenskaper, som först kommer att konstruera en viktad sannolikhet graf av operationer, och sedan använder vi information entropy för att beskära denna graf samtidigt behålla information så mer som möjligt, nästa vi extraherar flera globala topologi funktioner i grafen för att representera malware, slutligen söka likheter med dessa funktioner mellan program. Dessa globala topologi funktioner formulerar hög nivå egenskaper malware. Vårt tillvägagångssätt ger en lätt vikt ram för att upptäcka Android malware varianter baserat på graf teori och information teori. Teoretisk analys och verkliga experimentella resultat visar effektiviteten, effektiviteten och robustheten i vår strategi, som uppnår hög detektionsnoggrannhet och kostar lite utbildning och detekteringstid. INDEX TERMS Dalvik opcode graf, globala topologifunktioner, informationsteori, likhetssökning.
Zhang m.fl. REF, föreslå en viktad sannolikhetsgraf över Dalvik Opcode och extrahera topologi funktioner som representation av program, och sedan söka likheter med dessa funktioner i program för att upptäcka Android malware.
Dalvik Opcode Graph Based Android Malware Variants Detection Using Global Topology Features
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}