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J-GLOBAL ID：201802263312089308   整理番号：18A1804368

Androidベースのモバイルサイバー物理システムにおけるマラップのコミュニティの発見【JST・京大機械翻訳】

Discovering communities of malapps on Android-based mobile cyber-physical systems

著者 (6件)： Su Dan (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Liu Jiqiang (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Wang Wei (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Wang Xiaoyang (Beijing Key Laboratory of Traffic Data Analysis and Mining, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Du Xiaojiang (Department of Computer and Information Sciences, Temple University, Philadelphia, PA 19122, USA) ,  Guizani Mohsen (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Idaho, Moscow, ID, USA)
資料名： Ad Hoc Networks  (Ad Hoc Networks)
巻： 80  ページ： 104-115  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3325A  ISSN： 1570-8705  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： スマートフォンのようなAndroidベースのデバイスは,それらの強力なプロセッサと多様なセンサのために,理想的なモバイルサイバー物理システム(MCPS)になった。近年,悪意のあるアプリケーションの爆発的で連続的に成長している数(malaps)は,ユーザのプライバシーと同様にAndroidベースのMCPSに大きな脅威をもたらした。マラップの有効な検出は,まだ重要な課題である。マラップ間の関係を確立する方法,それらの潜在的コミュニティを発見し,それらの進化過程を調査することは,マラップの効果的検出における挑戦的な問題になった。この問題を扱うために,本研究では,それらの静的特徴に基づく関係グラフを構築することにより,Android malapsのための自動化コミュニティ検出法を提案することを動機づけた。まず第一に,著者らは大規模な特徴集合を構築して,故障の挙動をプロファイル化する。2番目に,著者らは,epsilonグラフとk-最近傍(k-NN)グラフを結合することによって,グラフ構築のためのE-Nアルゴリズムを提案した。それは,ε法によって導かれた不完全グラフの問題とk-NNグラフによって生成された雑音の問題を解決する。最後に,コミュニティ検出法InfoMAPを用いて,関係グラフの基礎構造を調査し,地図のコミュニティを得た。著者らは,3996のmalapp試料によるコミュニティ検出法を評価した。広範囲の実験結果は,著者らの方法が従来のクラスタリング方法より優れていて,94.93%のrand統計と79.53%の精度で最良の性能を達成することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  自動化 ,  完全グラフ ,  スマートフォン ,  アルゴリズム ,  *コミュニティ ,  *携帯電話 ,  応用プログラム ,  プライバシー ,  グラフ ,  センサ ,  演算プロセッサ ,  クラスタ化
準シソーラス用語： コミュニティ検出 ,  *アンドロイド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： モバイルサイバー物理システム ,  アンドロイド ,  Malapp分類 ,  コミュニティ発見

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： Android ,  物理 ,  コミュニティ ,  発見