Abstrakt. Bred användning och allmänna ändamål datorfunktioner för nästa generations smartphones gör dem till nästa stora mål för skadlig programvara (malware) och säkerhetsattacker. Med tanke på batteri, datorkraft och bandbredd begränsningar inneboende för sådana mobila enheter, upptäckt av skadlig kod på dem är en forskningsutmaning som kräver en annan strategi än de som används för stationära / laptop dator. Vi presenterar en ny probabilistisk diffusion system för att upptäcka anomalier möjligen indikerar skadlig kod som är baserad på enhetens användningsmönster. Förhållandet mellan prover av normalt beteende och deras egenskaper modelleras genom en bipartit graf som utgör grunden för den stokastiska diffusionsprocessen. Därefter fastställer vi ett indirekt likhetsmått mellan provpunkterna. Den diffusionskärna som härleds över funktionsutrymmet tillsammans med skillnaden Kullback-Leibler över provutrymmet ger en anomalidetektionsalgoritm. Vi visar dess tillämplighet i två inställningar med hjälp av verkliga mobiltelefondata. De första experimenten visar att diffusionsalgoritmen överträffar andra även under begränsad tillgång till utbildningsdata.
Samarati m.fl. REF presenterar ett nytt probabilistiskt spridningssystem för anomalidetektering baserat på användningsmönster för mobila enheter.
A Probabilistic Diffusion Scheme for Anomaly Detection on Smartphones
{'venue': 'WISTP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}