Abstract-Malware forskare förlitar sig på observation av skadlig kod i utförandet för att samla in dataset för ett brett utbud av experiment, inklusive generering av detektionsmodeller, studie av longitudinellt beteende, och validering av tidigare forskning. För att sådan forskning ska återspegla försiktig vetenskap måste arbetet ta itu med ett antal frågor som rör korrekt och representativ användning av datamängderna, presentation av metoder på ett sätt som är tillräckligt öppet för att möjliggöra reproducerbarhet och vederbörlig hänsyn till behovet av att inte skada andra. I denna uppsats studerar vi metodologiska rigor och försiktighet i 36 akademiska publikationer från 2006-2011 som förlitar sig på malware exekvering. 40 % av dessa uppsatser utkom vid de sex högst rankade akademiska säkerhetskonferenserna. Vi finner ofta brister, inklusive problematiska antaganden om användningen av exekveringsdrivna dataset (25 % av papperen), avsaknad av beskrivning av säkerhetsåtgärder som vidtagits under experimenten (71 % av artiklarna) och ofta otillräcklig beskrivning av försöksuppställningen. Brister förekommer i topp arenor och på andra håll, belyser ett behov av att gemenskapen för att förbättra sin hantering av malware dataset. I hopp om att hjälpa författare, granskare och läsare, vi utforma riktlinjer för transparens, realism, korrekthet och säkerhet för att samla in och använda malware dataset.
I en nyligen genomförd undersökning av 36 forskningsrapporter om dynamisk analysteknik påpekade REF att de gemensamma bristerna i dynamisk analysteknik är de problematiska och något oklara antagandena om användningen av exekveringsdrivna dataset och bristen på detaljer och motivation för de säkerhetsåtgärder som har vidtagits under försöksfasen.
Prudent Practices for Designing Malware Experiments: Status Quo and Outlook
{'venue': '2012 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'journal': '2012 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}