· 2012
Android Kötü Amaçlı Yazılımlarını İncelemek: Karakterizasyon ve Evrim
Dissecting Android Malware: Characterization and Evolution
- 2.149atıf
- 2012yıl
Kısa özet
Araştırmacılar, Ağustos 2010 ile Ekim 2011 tarihleri arasında toplanan 1.200'den fazla Android kötü amaçlı yazılım örneğini karakterize ederek, mevcut antivirüs yazılımlarını atlatmak için hızla evrimleştiklerini ortaya koydu.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Ağustos 2010'dan Ekim 2011'e kadar 1.200'den fazla Android kötü amaçlı yazılım örneği toplandı ve analiz edildi.
- Kötü amaçlı yazılımlar kurulum yöntemleri, aktivasyon mekanizmaları ve zararlı yükler açısından karakterize edildi.
- Tespit edilmekten kaçınmak için kötü amaçlı yazılım ailelerinin hızla evrimleştiği gözlemlendi.
- Mevcut antivirüs yazılımlarının veri setindeki tespit oranları %20,2 ile %79,6 arasında değişmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
The popularity and adoption of smart phones has greatly stimulated the spread of mobile malware, especially on the popular platforms such as Android. In light of their rapid growth, there is a pressing need to develop effective solutions. However, our defense capability is largely constrained by the limited understanding of these emerging mobile malware and the lack of timely access to related samples. In this paper, we focus on the Android platform and aim to systematize or characterize existing Android malware. Particularly, with more than one year effort, we have managed to collect more than 1,200 malware samples that cover the majority of existing Android malware families, ranging from their debut in August 2010 to recent ones in October 2011. In addition, we systematically characterize them from various aspects, including their installation methods, activation mechanisms as well as the nature of carried malicious payloads. The characterization and a subsequent evolution-based study of representative families reveal that they are evolving rapidly to circumvent the detection from existing mobile anti-virus software. Based on the evaluation with four representative mobile security software, our experiments show that the best case detects 79.6% of them while the worst case detects only 20.2% in our dataset. These results clearly call for the need to better develop next-generation anti-mobile-malware solutions.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2012 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Sinyal İşleme
Signal ProcessingComputer Science