Sammanfattning av denna webbsida: Smartphones och mobila surfplattor blir snabbt oumbärliga i vardagen. Android har varit det mest populära mobila operativsystemet sedan 2012. Men på grund av den öppna karaktären av Android, otaliga malwares är gömda i ett stort antal välvilliga appar i Android-marknader som allvarligt hotar Android-säkerhet. Djupt lärande är ett nytt område för maskininlärning forskning som har fått ökad uppmärksamhet i artificiell intelligens. I denna studie föreslår vi att koppla ihop funktionerna från den statiska analysen med funktioner från dynamisk analys av Android-appar och karakterisera malware med hjälp av djupinlärning tekniker. Vi implementerar en online djuplärande-baserad Android malware detektion motor (DroidDetector) som automatiskt kan upptäcka om en app är en malware eller inte. Med tusentals Android-appar, vi noggrant testa DroidDetector och utföra en fördjupad analys av de funktioner som djupt lärande i huvudsak utnyttjar för att karakterisera malware. Resultaten visar att djupt lärande är lämplig för att karakterisera Android malware och särskilt effektiv med tillgång till mer träningsdata. DroidDetektor kan uppnå 96.76% detektionsnoggrannhet, vilket överträffar traditionella maskininlärning tekniker. En utvärdering av tio populära antivirusprogram visar hur brådskande det är att utveckla våra funktioner i Android malware upptäckt.
Det finns också metoder som kombinerar både statiska och dynamiska analysfunktioner för att göra malware upptäckt eller klassificering, såsom Yuan et al. REF föreslog att kombinera de statiska analysfunktioner och funktioner från dynamisk analys av Android-appar och sedan använda djupinlärning tekniker för att göra malware upptäckt.
Droiddetector: android malware characterization and detection using deep learning
{'venue': None, 'journal': 'Tsinghua Science & Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}