Med mer än två miljoner program, Android marknadsplatser kräver automatiska och skalbara metoder för att effektivt granska appar för frånvaro av skadliga hot. Nya tekniker har framgångsrikt förlitat sig på utvinning av lätta syntaktiska funktioner som lämpar sig för maskininlärning klassificering, men trots sina lovande resultat, själva arten av sådana funktioner tyder på att de skulle osannolikt-på sin egen-vara lämplig för att upptäcka obfuscated Android malware. För att ta itu med denna utmaning, föreslår vi DroidSieve, en Android malware klassificering baserad på statisk analys som är snabb, korrekt och motståndskraftig mot obfuscation. För en viss app, DroidSieve först avgör om appen är skadlig och, i så fall, klassificerar det som tillhör en familj av relaterade malware. DroidSieve utnyttjar obfuscation-invarianta funktioner och artefakter som införs av obfuscation mekanismer som används i malware. Samtidigt är dessa rent statiska funktioner utformade för bearbetning i stor skala och kan extraheras snabbt. För malware upptäckt, vi uppnår upp till 99.82% noggrannhet med noll falska positiva; för familj identifiering av obfuscated malware, vi uppnår 99.26% noggrannhet på en bråkdel av den beräknade kostnaden för state-of-the-art tekniker.
REF föreslår DroidSieve, en Android malware klassificering baserad på statisk analys, och identifiera två högnivåklasser: (i) resurscentriska funktioner som härrör från resurser som används av appen och (ii) syntaktiska funktioner som härrör från koden och metadata för mobila applikationer.
DroidSieve: Fast and Accurate Classification of Obfuscated Android Malware
{'venue': "CODASPY '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}