Det finns lite information från oberoende källor i den offentliga domänen om mobil malware infektionsfrekvens. Den enda tidigare oberoende uppskattningen (0.0009%) [12], baserades på indirekta mätningar som erhållits från domännamn upplösning spår. I detta papper presenterar vi den första oberoende studien av malware infektionsfrekvenser och tillhörande riskfaktorer med hjälp av data som samlats in direkt från över 55.000 Android-enheter. Vi finner att malware infektionsfrekvensen i Android-enheter uppskattas med hjälp av två malware datauppsättningar (0,28% och 0,26%), men små, är betydligt högre än den tidigare oberoende uppskattningen. Med hjälp av våra dataset, undersöker vi hur indikatorer extraheras billigt från enheterna korrelerar med malware infektion. Baserat på hypotesen att vissa program butiker har en större densitet av skadliga program och att reklam inom program och tvärfrämjande erbjudanden kan fungera som infektion vektorer, undersöker vi om uppsättningen av program som används på en enhet kan fungera som en indikator för infektion av den enheten. Vår analys visar att även om det inte är en exakt indikator på infektion i sig, fungerar applikationsuppsättningen som en billig metod för att identifiera den samling av anordningar på vilka dyrare övervaknings- och analysmekanismer bör användas. Med hjälp av våra två malware dataset visar vi att denna indikator utför upp till cirka fem gånger bättre på att identifiera infekterade enheter än basvärdet för slumpmässiga kontroller. Sådana indikatorer kan till exempel användas i sökandet efter ny eller tidigare oupptäckt skadlig kod. Det är därför en teknik som kan komplettera standard malware skanning. Vår analys visar också en marginellt betydande skillnad i batterianvändning mellan infekterade och rena enheter.
Infektionsfrekvenser för mobil malware rapporteras i REF.
The Company You Keep: Mobile Malware Infection Rates and Inexpensive Risk Indicators