En av Android främsta försvarsmekanismer mot skadliga appar är en riskkommunikationsmekanism som, innan en användare installerar en app, varnar användaren om de rättigheter appen kräver, lita på att användaren kommer att fatta rätt beslut. Detta tillvägagångssätt har visat sig vara ineffektivt eftersom det presenterar riskinformationen för varje app på ett "stand-alone" sätt och på ett sätt som kräver för mycket teknisk kunskap och tid för att destillera användbar information. Vi introducerar begreppet risk scoring och riskrankning för Android-appar, för att förbättra riskkommunikation för Android-appar, och identifiera tre desiderata för en effektiv risk scoring system. Vi föreslår att man använder probabilistiska generativa modeller för riskklassificeringssystem och identifierar flera sådana modeller, allt från enkla Naive Bayes till avancerade hierarkiska blandningsmodeller. Experimentella resultat utförda med hjälp av verkliga dataset visar att probabilistiska allmänna modeller avsevärt överträffar befintliga metoder, och att Naive Bayes modeller ger en lovande risk scoring strategi.
Probabilistiska generativa modeller som Naive Bayes kan användas för riskpoäng och riskrankning för appar REF.
Using probabilistic generative models for ranking risks of Android apps
{'venue': "CCS '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}