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J-GLOBAL ID：201702244590118130   整理番号：17A1256334

キーワードベクトルおよびSVMを用いたアンドロイドスマートフォンのマルウェア検出【Powered by NICT】

Malware detection on android smartphones using keywords vector and SVM

著者 (5件)： Sun Junmei (Hangzhou Institute of Service Engineering, Hangzhou Normal University, Hangzhou, China) ,  Yan Kai (Hangzhou Institute of Service Engineering, Hangzhou Normal University, Hangzhou, China) ,  Liu Xuejiao (Hangzhou Institute of Service Engineering, Hangzhou Normal University, Hangzhou, China) ,  Yang Chunlei (Hangzhou Institute of Service Engineering, Hangzhou Normal University, Hangzhou, China) ,  Fu Yaoyin (Hangzhou Institute of Service Engineering, Hangzhou Normal University, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIS  ページ： 833-838  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スマートフォンの発展に伴い,より多くの携帯電話マルウェアは,Androidのような一般的なプラットフォーム,ユーザ情報に害を及ぼす可能性がある特に市場的であったした。しかし新しいマルウェアと悪意のあるソフトウェア変異体を効果的に検出するか困難な問題であった。二元プログラムに基づく従来の特徴抽出法の観点から,本論文では,Javaソースコードの特徴抽出のための方法を提示した。法はAndroidマルウェアソースコードにおけるAPIコール,Android許可,共通パラメータ,および一般的なキーワードのような重要な符号との間の相関を計算するためのキーワード相関距離使用する。SVMは新しい悪意のあるソフトウェア試料の関数に対応するためにシステムゲインに適用された,新しい悪意のあるソフトウェアと既存のマルウェアを検出した。この方法は,テキストの文脈に基づく従来の方法とは異なっている。この方法は悪意のあるソフトウェアの行動を記録するために悪意のあるソフトウェアカテゴリーと運転環境の特性を組み合わせたものである。実験により,提案手法は,Androidプラットフォーム上のマルウェアを検出する効率的で有効であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *キーワード ,  *マルウェア ,  Java ,  相関長 ,  *スマートフォン ,  ソフトウェア ,  許認可 ,  携帯電話 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： テキスト ,  ソースコード ,  *アンドロイド ,  *マルウェア検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： キーワード ,  ベクトル ,  SVM ,  マルウェア検出