Analysera Android-program för skadligt beteende är ett viktigt forskningsområde, och försvåras delvis av det allt större antalet program tillgängliga för plattformen. Medan tekniker finns för att utföra statisk analys på ett stort antal applikationer, dynamiska analystekniker är relativt begränsade i skala på grund av de beräkningsresurser som krävs för att emulera hela Android-systemet för att uppnå korrekt utförande. Vi presenterar Andlantis, ett skalbart dynamiskt analyssystem som kan behandla över 3000 Android-applikationer per timme. Under denna behandling, systemet kan samla in värdefulla kriminaltekniska data, som hjälper omvänd-ingenjörer och malware forskare identifiera och förstå avvikande program beteende. Vi diskuterar resultaten av att köra 1261 malware prover genom systemet, och ge exempel på malware analys utförs med de resulterande data.
Liknar den dynamiska analysram som föreslås i dokumentet, ger Andlantis REF en bra skalbarhet i en klustererad miljö, att kunna behandla 3000 Android-applikationer per timme. Men Andlantis använder MonkeyRunner för att generera användarinmatningshändelser.
Andlantis: Large-scale Android Dynamic Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}