Selecting Critical Data Flows in Android Applications for Abnormal Behavior Detection
المؤلفون المشاركون
Sun, Cong
Ma, Jianfeng
Feng, Pengbin
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-04-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Nowadays, mobile devices are widely used to store and process user privacy and confidential data.
With the popularity of Android platform, the cases of attacks against users’ privacy-sensitive data within Android applications are on the rise.
Researchers have developed sophisticated static and dynamic analysis tools to detect information leakage.
These methods cannot distinguish legitimate usage of sensitive data in benign apps from the intentional sensitive data leakages in malicious apps.
Recently, malicious apps have been found to treat sensitive data differently from benign apps.
These differences can be used to flag malicious apps based on their abnormal data flows.
In this paper, we further find that some sensitive data flows show great difference between benign apps and malware.
We can use these differences to select critical data flows.
These critical flows can guide the identification of malware based on the abnormal usage of sensitive data.
We present SCDFLOW, a tool that automatically selects critical data flows within Android applications and takes these critical flows as feature for abnormal behavior detection.
Compared with MUDFLOW, SCDFLOW increases the true positive rate of malware detection by 5.73%~9.07% on different datasets and causes an ignorable effect on memory consumption.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Feng, Pengbin& Ma, Jianfeng& Sun, Cong. 2017. Selecting Critical Data Flows in Android Applications for Abnormal Behavior Detection. Mobile Information Systems،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189165
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Feng, Pengbin…[et al.]. Selecting Critical Data Flows in Android Applications for Abnormal Behavior Detection. Mobile Information Systems No. 2017 (2017), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189165
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Feng, Pengbin& Ma, Jianfeng& Sun, Cong. Selecting Critical Data Flows in Android Applications for Abnormal Behavior Detection. Mobile Information Systems. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189165
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1189165
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر