Abstract De flesta befintliga skadliga Android-app detektion metoder förlitar sig på manuellt utvalda detektion heuristik, funktioner och modeller. I detta papper beskriver vi ett nytt, kompletterande system, som kallas DroidMiner, som använder statisk analys för att automatiskt minera skadlig programlogik från kända Android malware, abstrakterar denna logik i en sekvens av hotmodaliteter, och sedan söker ut dessa hot modalitetsmönster i andra okända (eller nyligen publicerade) Android-appar. Vi formalize en två-nivå beteende graf representation används för att fånga Android app programlogik, och designa nya tekniker för att identifiera och märka element i grafen som fångar skadliga beteendemönster (eller skadliga metoder). Efter automatisk inlärning av dessa skadliga beteendemodeller, DroidMiner kan skanna en ny Android-app till (i) avgöra om det innehåller skadliga metoder, (ii) diagnostisera malware familj som det är mest nära associerade, (iii) och ge ytterligare bevis på varför appen anses vara skadlig genom att inkludera en kortfattad beskrivning av identifierade skadliga beteenden. Vi utvärderar DroidMiner med hjälp av 2 466 skadliga appar, identifierade från en corpus av över 67 000 tredje part marknaden Android-appar, plus en ytterligare uppsättning av över 10 000 officiella marknaden Android-appar. Med hjälp av denna uppsättning av verkliga appar, visar vi att DroidMiner uppnår en detekteringsfrekvens på 95,3%, med endast 0,4% falskt positiv. Vi utvärderar vidare DroidMiners förmåga att klassificera skadliga appar under deras riktiga familjeetiketter, och mäta dess etikettnoggrannhet på 92%.
Yang m.fl. REF föreslog DroidMiner, som automatiskt minerade skadligt beteende från ett beteendediagram.
DroidMiner: Automated Mining and Characterization of Fine-grained Malicious Behaviors in Android Applications
{'venue': 'ESORICS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}