Abstract-Smart-enheter utrustade med kraftfull avkänning, dator och nätverkskapacitet har ökat på sistone, allt från populära smartphones och surfplattor till Internet-apparater, smarta TV-apparater och andra som snart kommer att visas (t.ex. klockor, glasögon och kläder). En viktig egenskap hos sådana enheter är deras förmåga att införliva tredjepartsappar från en mängd olika marknader. Detta innebär starka säkerhets- och integritetsproblem för användare och infrastrukturoperatörer, särskilt genom programvara av skadlig (eller tvivelaktig) natur som lätt kan få tillgång till de tjänster som tillhandahålls av enheten och samla in sensoriska data och personuppgifter. Malware i nuvarande smarta enheter - mestadels smartphones och surfplattor-har skjutit i höjden under de senaste åren, i vissa fall stöds av sofistikerade tekniker avsiktligt utformad för att övervinna säkerhetsarkitekturer som för närvarande används av sådana enheter. Även om viktiga framsteg har gjorts när det gäller upptäckt av skadlig kod i traditionella persondatorer under de senaste decennierna, är det ett utmanande problem att anta och anpassa dessa tekniker till smarta enheter. Till exempel är strömförbrukning en stor begränsning som gör oöverkomlig för att köra traditionella detektionsmotorer på enheten, medan externa (dvs molnbaserade) tekniker ger upphov till många integritetsproblem. Den här artikeln undersöker problemet med skadlig kod i smarta enheter och nyligen gjorda framsteg i detektionsteknik. Vi presenterar först en detaljerad analys av hur malware har utvecklats under de senaste åren för de mest populära plattformarna. Vi identifierar utställda beteenden, eftersträvade mål, infektions- och distributionsstrategier, etc. och ge många exempel genom fallstudier av de mest relevanta exemplaren. Nästa undersökning, klassificera och diskutera insatser som gjorts för att upptäcka både malware och annan misstänkt programvara (grayware), med fokus på de 20 mest relevanta tekniker som föreslagits mellan 2010 och 2013. På grundval av slutsatserna från denna studie ger vi slutligen en konstruktiv diskussion om öppna forskningsproblem och områden där vi anser att det behövs mer arbete.
Ett stort antal forskningsarbeten har nyligen föreslagits för att förbättra malware upptäckt och klassificering baserat på en mängd olika tekniker REF.
Evolution, Detection and Analysis of Malware for Smart Devices
{'venue': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'journal': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}