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J-GLOBAL ID：201702221641667554   整理番号：17A1546241

Android悪意のあるアプリケーションの検出と分類器のアンサンブルを用いた良性アプリケーションを分類【Powered by NICT】

Detecting Android malicious apps and categorizing benign apps with ensemble of classifiers

著者 (5件)： Wang Wei (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, 3 Shangyuancun, Beijing 100044, China) ,  Li Yuanyuan (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, 3 Shangyuancun, Beijing 100044, China) ,  Wang Xing (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, 3 Shangyuancun, Beijing 100044, China) ,  Liu Jiqiang (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, 3 Shangyuancun, Beijing 100044, China) ,  Zhang Xiangliang (Division of Computer, Electrical and Mathematical Sciences & Engineering, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Saudi Arabia)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 78  号： P3  ページ： 987-994  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Androidプラットフォームは近年スマートモバイル機器の市場を支配してきた。Androidアプリケーション(apps)の数は,大量のサージが見られた。当然のことながら,Androidプラットフォームは,攻撃者の主要な標的となっている。爆発膨張app市場の管理は重要な課題となっている。一方,app市場のmalappsを保つために悪意のあるアプリケーション(malapps)を効果的に検出する必要がある。一方,多数良性アプリケーションを分類する自動的に必要とする管理を容易にするために,アプリケーション開発者によって指定された誤ってappのカテゴリーを補正する。本研究では,malappsを検出し,良性アプリケーションを分類の観点から大きなapp市場を管理する効果的かつ効率的にするためのフレームワークを提案した。各appから11種類の静的特徴を抽出appの挙動を特性化し,malappsを検出し,良性アプリケーションを分類するために,サポートベクトルマシン(SVM),K-最近傍(KNN),Naive Bayes(NB),分類と回帰ツリー(CART)とランダムフォレスト(RF),複数の分類器のアンサンブルを用いた。appは悪意のあるとして同定されれば,警報が誘起されると考えられる。良性appは特異的カテゴリーとして明らかにした。107,327良性アプリケーションとして8,701malappsから成る大きなapp集合上での本フレームワークを評価した。実験結果は筆者らの手法がmalappsの検出において99.39%の精度を達成し,良性アプリの分類における82.93%の最良精度を達成することを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  セキュリティ ,  サポートベクトルマシン ,  *応用プログラム
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  CART ,  アプリケーション開発 ,  攻撃者 ,  Androidアプリケーション ,  *アンドロイド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Androidセキュリティ ,  マルウェア検出 ,  侵入検出 ,  分類 ,  アンサンブル学習 ,  静的解析

分類 (3件)： 通信網  (ND07030A) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： Android ,  アプリケーション ,  分類器 ,  アンサンブル ,  分類