持続可能なAndroidマルウェア検出に向けて【JST・京大機械翻訳】

Cai Haipeng; Jenkins John

文献

J-GLOBAL ID：202002220472887293 整理番号：20A1864433

持続可能なAndroidマルウェア検出に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards sustainable Android malware detection

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資料名：
号： ICSE ’18 ページ： 350-351 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 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)

教師つき学習で構築されたAndroidマルウェア検出に対するアプローチは,頻繁に頻回再訓練を受け,訓練された分類器は,新たに出現したあるいは出現する種類のマルウェアの検出を失敗するかもしれない。本研究は,データセット上で一度訓練された持続可能なAndroidマルウェア検出器をターゲットとし,再訓練なしに新しいマルウェアを効果的に検出することができる。そのために,著者らは,良性と悪意のあるアプリケーションの行動が時間とともにどのように進化し,マルウェアから良性のアプリの行動形質を最も一貫して識別するかを検討した。著者らの予備的結果は,このアプローチの有望な展望を明らかにした。7年にわたるベンチマークセットにおいて,著者らのアプローチは5年まで持続する高度に競合した検出精度を達成し,2年間持続する最先端技術よりも性能が優れていた。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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