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J-GLOBAL ID：201702268252555684   整理番号：17A0755923

Androidアプリケーションにおける悪意ある挙動の実時間検出【Powered by NICT】

Real-Time Detection of Malicious Behavior in Android Apps

著者 (5件)： Ni Zhenyu ,  Yang Ming ,  Ling Zhen ,  Wu Jia-Nan ,  Luo Junzhou
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CBD  ページ： 221-227  発行年： 2016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： 近年,スマートフォンの人気高まる,Androidマルウェアの数は爆発的な成長を示した。悪意アプリケーションは,移動と銀行勘定からユーザの秘密データと金銭を盗む可能性があるので,リアルタイムにおける潜在的な悪意ある挙動を検出することが重要である。この目標を達成するために,著者らは,Androidアプリケーションにおける悪意のある行動検出のための動的挙動検査と解析フレームワークを提案した。カスタマイズされたAndroidシステムは,ユーザ操作のようなアプリケーションのAPI(Application Programming Interface)呼,許可使用,及びいくつかの他の実行時間特徴を記録するために構築した。も動的app挙動記録を収集するように大量の試料を試験するために自動化された試験プラットフォームを開発した。はこれらの記録を利用して良性と悪性挙動分類のためのユーザ相互作用とapp動的挙動の両方のアプリケーションの実行時間特徴を抽出した。実験結果は,app挙動分類は99.0%の精度に達し,わずか18分間各appを実行することにより不正ソフトウェアサンプルの71.8%インスタンスを同定できることを示した。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： 許認可 ,  スマートフォン ,  銀行 ,  マルウェア ,  *検出 ,  自動化 ,  カスタム化 ,  相互作用 ,  *応用プログラム
準シソーラス用語： 実行時間 ,  動的挙動 ,  *アンドロイド ,  *実時間 ,  *Androidアプリケーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： Androidアプリケーション ,  挙動 ,  実時間