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J-GLOBAL ID：201802264548621517   整理番号：18A1255678

機械学習に基づくAndroidマルウェア検出のための重要な許可同定【JST・京大機械翻訳】

Significant Permission Identification for Machine-Learning-Based Android Malware Detection

著者 (6件)： Li Jin (School of Computer Science and Educational Software, Guangzhou University, Guangzhou, China) ,  Sun Lichao (Department of Computer Science, University of Illinois at Chicago, Chicago, USA) ,  Yan Qiben (Department of Computer Science and Engineering, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE, USA) ,  Li Zhiqiang (Department of Computer Science and Engineering, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE, USA) ,  Srisa-an Witawas (Department of Computer Science and Engineering, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE, USA) ,  Ye Heng (Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 14  号： 7  ページ： 3216-3225  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 悪意のある地図の警報成長率は,繁栄な移動性生態系をセットする重大な問題になった。最近の報告は,Androidに対する新しい悪意のあるappが10秒毎に導入されることを示している。この重大なマルウェアキャンペーンに対抗するために,マルウェア評価を効果的かつ効率的に識別できるスケーラブルなマルウェア検出手法を必要とする。システムレベルとネットワークレベルのアプローチを含む多数のマルウェア検出ツールが開発されている。しかしながら,大規模な評価に対する検出をスケーリングすることは困難な課題である。本論文では,Androidマルウェアの数の急速な増加に対処するために,パーミッション利用分析に基づくマルウェア検出システムである有意な許可ID(SigPID)を導入した。すべてのAndroid許可を抽出して分析する代わりに,著者らは,許可データをマイニングすることによって,3つのレベルの剪定を開発して,良性と悪意のある評価を区別するのに効果的である最も重要な許可を同定した。次に,SigPIDは機械学習に基づく分類法を利用して,マルウェアと良性の評価の異なる家族を分類する。著者らの評価は,22の許可のみが有意であることを見出した。次に,すべての許可を分析するベースライン手法に対して,22の許可のみを用いて,著者らのアプローチの性能を比較した。結果は,サポートベクトルマシンを分類器として用いると,精度,再現性,精度,およびF測度の90%以上を達成できることを示した。これは,すべての許可を使用するものよりも4~32倍少ない解析時間を必要とする。ベースライン手法によって生成されるものとほぼ同じである。他の最先端の手法と比較して,SigPIDはデータセットにおけるマルウェアの93.62%を検出することによってより効果的であり,91.4%の未知/新しいマルウェアサンプルを検出することによってより効果的であった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 基準線 ,  警報 ,  再現性 ,  高速度 ,  サポートベクトルマシン ,  *許認可 ,  *マルウェア ,  測度 ,  *機械学習 ,  成長率 ,  生態系
準シソーラス用語： 最先端 ,  分類法 ,  マルウェア検出 ,  *アンドロイド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  Android ,  マルウェア検出 ,  許可 ,  同定