Runtime Detection Framework for Android Malware
المؤلفون المشاركون
Im, Eul Gyu
Kim, TaeGuen
Kang, BooJoong
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-03-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
As the number of Android malware has been increased rapidly over the years, various malware detection methods have been proposed so far.
Existing methods can be classified into two categories: static analysis-based methods and dynamic analysis-based methods.
Both approaches have some limitations: static analysis-based methods are relatively easy to be avoided through transformation techniques such as junk instruction insertions, code reordering, and so on.
However, dynamic analysis-based methods also have some limitations that analysis overheads are relatively high and kernel modification might be required to extract dynamic features.
In this paper, we propose a dynamic analysis framework for Android malware detection that overcomes the aforementioned shortcomings.
The framework uses a suffix tree that contains API (Application Programming Interface) subtraces and their probabilistic confidence values that are generated using HMMs (Hidden Markov Model) to reduce the malware detection overhead, and we designed the framework with the client-server architecture since the suffix tree is infeasible to be deployed in mobile devices.
In addition, an application rewriting technique is used to trace API invocations without any modifications in the Android kernel.
In our experiments, we measured the detection accuracy and the computational overheads to evaluate its effectiveness and efficiency of the proposed framework.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kim, TaeGuen& Kang, BooJoong& Im, Eul Gyu. 2018. Runtime Detection Framework for Android Malware. Mobile Information Systems،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204989
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kim, TaeGuen…[et al.]. Runtime Detection Framework for Android Malware. Mobile Information Systems No. 2018 (2018), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204989
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kim, TaeGuen& Kang, BooJoong& Im, Eul Gyu. Runtime Detection Framework for Android Malware. Mobile Information Systems. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204989
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1204989
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