Abstrakt. Med mer än en biljon mobila meddelanden levereras över hela världen varje år, har SMS varit en lukrativ lekplats för olika attacker och bedrägerier som spamming, nätfiske och spoofing. Dessa SMS-baserade attacker utgör allvarliga säkerhetshot för både mobilanvändare och mobilnätsoperatörer, såsom informationsstöld, överladdning, utmattning av batteri och överbelastning av nätet. Mot bakgrund av att strategier för att skydda SMS-säkerhet släpar efter föreslår vi ett lätt system som kallas SMS-Watchdog som kan upptäcka onormala SMS-beteenden med hög noggrannhet. Våra viktigaste bidrag sammanfattas enligt följande: (1) Efter att ha analyserat ett SMS-spår som samlats in inom en femårsperiod, drar vi slutsatsen att det för majoriteten av SMS-användare finns fönsterbaserade regler om vem hon skickar meddelanden till och hur ofta hon skickar meddelanden till varje mottagare. (2) Med dessa regler föreslår vi därför fyra detekteringssystem som bygger normala sociala beteendeprofiler för varje SMS-användare och sedan använder dem för att upptäcka SMS-anomalier på ett online- och strömmande sätt. Var och en av dessa system lagrar endast ett fåtal tillstånd (vanligtvis, högst 12 tillstånd) i minne för varje SMS-användare, vilket innebär mycket låga overhead för online anomali upptäckt. (3) Vi utvärderar dessa fyra system och även två hybrida tillvägagångssätt med realistiska SMS-spår. Resultaten visar att hybriden tillvägagångssätt kan upptäcka mer än 92% av SMS-baserade attacker med falsk larmfrekvens 8,5%, eller ungefär två tredjedelar av attackerna utan falsklarm, beroende på deras parameterinställningar.
I REF föreslås en kombination av fyra detektionssystem, SMS-Watchdog, som bygger normala sociala beteendeprofiler för varje SMS-användare och sedan använder dem för att upptäcka SMS-anomalier på ett online- och strömmande sätt.
SMS-Watchdog: Profiling Social Behaviors of SMS Users for Anomaly Detection
{'venue': 'RAID', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}