Abstract-Modern malware använder avancerade tekniker för att gömma sig från statiska och dynamiska analysverktyg. För att uppnå smygkänsla när man attackerar en mobil enhet är ett effektivt tillvägagångssätt att använda en dold kanal byggd av två samverkande applikationer för att utbyta data lokalt. Eftersom denna process är nära kopplad till den använda gömställesmetoden är det en utmanande uppgift att upptäcka den, vilket också förvärras av de mycket låga överföringshastigheterna. Som en följd av detta är det viktigt att undersöka hur man kan avslöja förekomsten av skadlig programvara med hjälp av allmänna indikatorer, såsom den energi som förbrukas av enheten. I detta perspektiv syftar detta dokument till att upptäcka malware hemligt utbyte av data med hjälp av två detektionsmetoder baserade på artificiell intelligens verktyg, såsom neurala nätverk och beslut träd. För att verifiera deras effektivitet har sju hemliga kanaler implementerats och testats över en mätram med hjälp av Android-enheter. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet är genomförbart och effektivt för att upptäcka det dolda datautbytet mellan samverkande tillämpningar.
I REF, Caviglione et al. införa två maskininlärningsmetoder med hjälp av ett neuralt nätverk och beslut träd algoritm för att upptäcka uppkomsten av skadlig kod som utnyttjar strömförbrukning.
Seeing the Unseen: Revealing Mobile Malware Hidden Communications via Energy Consumption and Artificial Intelligence
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}