Den häpnadsväckande spridningen av Android OS, inte bara i smarta telefoner och surfplattor men också i IoT-enheter, gör detta operativsystem ett mycket frestande mål för malware hot. De senare expanderar i en liknande takt. I detta avseende, malware fingeravtryck, oavsett om baserade på kryptografisk eller fuzzyhashashing, är den första försvarslinjen mot sådana attacker. Fuzzyhashing fingeravtryck är lämpliga för att fånga malware statiska funktioner. Dessutom är de mer motståndskraftiga mot små förändringar i det faktiska statiska innehållet i malware filer. Å andra sidan, dynamisk analys är en annan teknik för malware upptäckt som använder emulering miljöer för att extrahera beteende funktioner i Android malware. Men, till det bästa av vår kunskap, det finns ingen sådan fingeravtryck teknik som utnyttjar dynamisk analys och skulle fungera som det första försvaret mot Android malware attacker. I detta dokument, vi tar upp följande fråga: kan vi generera effektiva fingeravtryck för Android malware genom dynamisk analys? I detta syfte föreslår vi DySign, en ny teknik för fingeravtryck Android malware dynamiska beteenden. Detta uppnås genom generering av en röta från den dynamiska analysen av en malware prov med avseende på befintliga kända malware. Det är viktigt att nämna att: (i) DySign fingeravtryck är ungefärliga av de observerade beteenden under dynamisk analys för att uppnå resiliens till små förändringar i beteendet hos framtida malware varianter; (ii) Fingeravtryck beräkning är agnostic till den analyserade malware prov eller familj. DySign utnyttjar state-of-the-art Natural Language Processing (NLP) tekniker för att generera ovannämnda fingeravtryck, som sedan utnyttjas för att bygga en förbättrad Android malware detektion system med familjeattribution. Utvärderingen av det föreslagna systemet på både verkliga malware och godartade appar visar en bra detektion prestanda med hög skalbarhet.
Karbab m.fl. REF använder dynamisk analys och Natural Language Processing (NLP) för att upptäcka och klassificera Android malware.
DySign: dynamic fingerprinting for the automatic detection of android malware
{'venue': '2016 11th International Conference on Malicious and Unwanted Software (MALWARE)', 'journal': '2016 11th International Conference on Malicious and Unwanted Software (MALWARE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}