Abstract-Android har varit ett stort mål för skadliga program (malapps). Hur man upptäcker och håller malapps utanför app-marknaderna är en pågående utmaning. En av de centrala designpunkterna för Android säkerhetsmekanism är behörighetskontroll som begränsar tillgången till appar till kärnanläggningar av enheter. Det ger dock ett betydande ansvar till apputvecklare när det gäller att exakt specificera de begärda behörigheterna och till användarna när det gäller att till fullo förstå risken för att bevilja vissa kombinationer av behörigheter. Android-behörigheter som begärs av en app visar appens beteendemönster. För att hjälpa till att förstå Android-behörigheter, i detta dokument, utforskar vi behörighetsinducerad risk i Android-appar på tre nivåer på ett systematiskt sätt. För det första analyserar vi noggrant risken för ett individuellt tillstånd och risken för en grupp samarbetstillstånd. Vi använder tre funktion ranking metoder, nämligen ömsesidig information, korrelationskoefficient, och T-test för att ranka Android individuella behörigheter med avseende på deras risk. Vi använder sedan sekventiellt val framåt samt huvudkomponentanalys för att identifiera riskfyllda behörighetsundergrupper. För det andra utvärderar vi nyttan av riskabla tillstånd för upptäckt av malapp med stödvektormaskin, beslutsträd samt slumpmässig skog. För det tredje analyserar vi på djupet detektionsresultaten och diskuterar genomförbarheten samt begränsningarna av detektion av malapp baserat på tillståndsförfrågningar. Vi utvärderar våra metoder på en mycket stor officiell app uppsättning som består av 310 926 godartade appar och 4868 verkliga malapps och på en tredje part app uppsättningar. De empiriska resultaten visar att våra malappdetektorer som bygger på riskfyllda tillstånd ger nöjda prestanda (en detektionsfrekvens på 94,62 % med en falsk positiv frekvens som 0,6 %), fångar malappernas väsentliga mönster när det gäller att bryta mot reglerna för tillträde till tillstånd, och är allmänt tillämpliga på okända felappar (detektionsfrekvens som 74,03 %).
I vårt tidigare arbete REF, rangordnade vi behörigheterna efter deras risker och studerade systematiskt hur väl behörigheterna fungerar i upptäckten av malapps.
Exploring Permission-Induced Risk in Android Applications for Malicious Application Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}