Abstract-Malware för smartphones har skjutit i höjden under de senaste åren. Marknadsoperatörer står inför utmaningen att hålla sina butiker fria från skadliga appar, en uppgift som har blivit alltmer komplex som malware utvecklare gradvis använder avancerade tekniker för att besegra malware upptäckt verktyg. En sådan teknik som ofta observerats i senaste malware prover består av dölja och obfuscating moduler som innehåller skadlig funktionalitet på platser som statiska analysverktyg förbise (t.ex., inom dataobjekt). I detta dokument beskriver vi ALTERDROID, en dynamisk analys metod för att upptäcka sådana dolda eller fördunklade malware komponenter som distribueras som delar av ett apppaket. Nyckelidén i ALTERDROID består av att analysera beteendeskillnaderna mellan den ursprungliga appen och ett antal automatiskt genererade versioner av den, där ett antal modifieringar (fel) har injicerats noggrant. observerbara skillnader i termer av aktiviteter som visas eller försvinner i den ändrade appen registreras, och den resulterande differentialsignaturen analyseras genom en mönstermatchning process drivs av regler som relaterar olika typer av dolda funktioner med mönster som finns i signaturen. En grundlig motivering och en beskrivning av den föreslagna modellen ges. De omfattande experimentella resultat som erhållits genom att testa ALTERDROID över relevanta appar och malware prover stöder kvaliteten och livskraften i vårt förslag.
Alterdroid REF ) är en malware analysram som består i analysen av beteende skillnader mellan den ursprungliga ansökan och en uppsättning automatiskt genererade versioner av det, där ett antal ändringar har injicerats noggrant (de så kallade varianterna).
Alterdroid: Differential Fault Analysis of Obfuscated Smartphone Malware
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}