文献

J-GLOBAL ID：201802228926792684   整理番号：18A1341361

PADdetective:モバイルアプリ保存においてプロモーション攻撃者を自動検出するための系統的手法

PADetective: A Systematic Approach to Automate Detection of Promotional Attackers in Mobile App Store

著者 (5件)： Sun Bo (Waseda University) ,  Luo Xiapu (The Hong Kong Polytechnic University) ,  Akiyama Mitsuaki (NTT Secure Platform Laboratories) ,  Watanabe Takuya (NTT Secure Platform Laboratories) ,  Mori Tatsuya (Waseda University)
資料名： Journal of Information Processing (Web)  (Journal of Information Processing (Web))
巻： 26  ページ： 212-223(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： U0109A  ISSN： 1882-6652  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Google Playのようなモバイルアプリの保存は,携帯機器ソフトウェア配信プラットフォームのエコシステムにおいて重要な役割を果たしている。ユーザが対象アプリを発見する場合,彼らはアプリをインストールするかどうかを考慮する決定を知らせるため,アプリ保存から有用なデータを得ることができる。このデータは,インストールの評価,レビュー,数量,およびアプリのカテゴリを含んでいる。評価とレビューは,アプリの評判に影響を与えるユーザ生成コンテンツ(UGC)である。したがって,悪者はそのようなチャネルを活用してプロモーション攻撃を行うことができ,例えば,悪者は,アプリをインストールする偽の犠牲者を勇気づけるため偽の評価およびレビューを通じ,良い評判でそれを付与することにより,悪意のあるアプリを促進するかもしれない。本研究では,プロモーション攻撃を行っている可能性のある悪者を検出する,PADetectiveと呼ぶシステムを開発した。1723の侵入標識データ集合を用い,検出モデルの真の陽性率は90%であり,偽陽性率は5.8%であることを示した。次に,実環境における脅威の感染率を特徴づけるため,本システムを,1Mアプリに対し20Mユーザにより書かれた57Mレビューの非ラベル付けデータ集合に適用した。PADetectiveシステムは,潜在的PA攻撃者として289Kのレビュー者を検出した。検出された潜在的PA攻撃者は,21Kの悪意あるアプリを含む136Kのアプリにレビューを送信した。また,抗ウイルスチェッカーにより検出されなかった潜在的に悪意あるアプリの同定に本システムを使用できることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *応用プログラム ,  販売促進 ,  *検出 ,  *人間 ,  集合 ,  比率 ,  罹患率 ,  整定
準シソーラス用語： インストール ,  データ集合 ,  プロモーション ,  *モバイルアプリケーション ,  感染率 ,  *攻撃者 ,  *自動検出 ,  陽性率

著者キーワード (3件)： モバイルAPPストア ,  推進攻撃 ,  機械学習

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  データ保護  (JD01020V)

引用文献 (40件)：

• [1] Statista Inc.: Number of apps available in leading app stores as of June 2016, available from <http://goo.gl/JnBkmY>.
• [2] Ganguly, R.: App Store Optimization - A Crucial Piece of the Mobile App Marketing Puzzle (2013), available from <https://blog.kissmetrics.com/app-store-optimization/>.
• [3] Xie, Z. and Zhu, S.: GroupTie: toward hidden collusion group discovery in app stores, Proc. ACM WiSec (2014).
• [4] Xie, Z. and Zhu, S.: AppWatcher: Unveiling the underground market of trading mobile app reviews, Proc. ACM WiSec (2015).
• [5] The FTC's Endorsement Guides: What People Are Asking, available from <http://goo.gl/3875GT> (2015).

タイトルに関連する用語 (8件)： モバイル ,  アプリ ,  保存 ,  プロモーション ,  攻撃者 ,  自動検出 ,  系統 ,  手法