När mobil databehandling blir en integrerad del av den moderna användarupplevelsen har skadliga program infiltrerat öppna marknadsplatser för mobila plattformar. Malware-appar smygstarta åtgärder för att hämta känsliga användare eller enheter data eller missbruk systemresurser. Vi beskriver en mycket exakt klassificeringsmetod för att upptäcka skadliga Android-appar. Vår metod extraherar statiskt en dataflödesfunktion om hur användaringångar utlöser känsliga API-anrop, en egenskap som kallas användar-trigger beroende. Vår utvärdering med 1 433 malware-appar och 2 684 gratis populära appar ger en klassificering noggrannhet (2,1% falsk negativ frekvens och 2,0% falsk positiv hastighet) som är bättre än, eller åtminstone konkurrenskraftig mot, toppmodern. Vår metod upptäcker också nya skadliga appar på marknaden för Google Play som inte kan upptäckas av virusskanningsverktyg. Vår avhandling i denna mobila app klassificering arbete är att förespråka tillvägagångssätt godartade egendom efterlevnad, d.v.s., extrahera unika beteende egenskaper från godartade program och utforma motsvarande klassificeringspolicyer.
Elish m.fl. REF föreslår en mycket korrekt klassificeringsmetod för att upptäcka skadliga Android-appar.
Profiling user-trigger dependence for Android malware detection
{'venue': 'Comput. Secur.', 'journal': 'Comput. Secur.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}