Abstrakt. På grund av den snabba utvecklingen av mobil kommunikationsteknik kan mobila enheter i dag stödja en mängd olika datatjänster som inte är traditionellt tillgängliga. Med den ökande populariteten av mobila enheter under de senaste åren, attacker riktade mot dem är också surging. Befintliga tekniker för upptäckt av mobil malware, som ofta lånas från lösningar till upptäckt av Internet malware, fungerar inte lika effektivt på grund av de begränsade datorresurserna på mobila enheter. I detta papper föreslår vi VirusMeter, en ny och allmän malware detektionsmetod, för att upptäcka onormala beteenden på mobila enheter. Bakgrunden bakom VirusMeter är det faktum att mobila enheter är oftast batteridrivna och alla skadliga aktiviteter skulle oundvikligen förbruka viss batterieffekt. Genom att övervaka strömförbrukningen på en mobil enhet, VirusMeter fångar missuppfattningar som leder till onormal strömförbrukning. För detta ändamål, VirusMeter bygger på en koncis användarcentrerad maktmodell som kännetecknar strömförbrukning av vanliga användarbeteenden. I realtid läge, VirusMeter kan utföra snabb malware upptäckt med triviala körtid overhead. När batteriet laddas (kallas batteriladdningsläge) använder VirusMeter mer sofistikerade maskininlärningstekniker för att ytterligare förbättra detektionsnoggrannheten. För att visa sin genomförbarhet och effektivitet har vi implementerat en VirusMeter prototyp på Nokia 5500 Sport och använt den för att utvärdera några riktiga mobiltelefon malware, inklusive FlexiSPY och Cabir. Våra experimentella resultat visar att VirusMeter effektivt kan upptäcka dessa malware aktiviteter med mindre än 1,5% extra strömförbrukning i realtid.
En av de föreslagna lösningarna, VirusMeter REF övervakar och granskar strömförbrukningen på mobila enheter med en effektmodell som exakt karakteriserar strömförbrukningen av normala användarbeteenden.
VirusMeter: Preventing Your Cellphone from Spies
{'venue': 'RAID', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}