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Kdd2017最佳应用论文奖:使用结构化异构信息网络(HIN)来检测 Android恶意软件 评分:

随着Android恶意软件的增长及其对用户的影响,Android恶意软件检测已成为网络安全日益重要的课题。Android恶意软件也越来越复杂,需要新防御技术从而保护用户免受威胁。这篇论文中,为了检测Android恶意软件,我们不再仅仅使用API调用,而是进一步分析它们之间的不同关系,并创建更高层次的语义,这就让攻击者更难逃避被检测。我们将Android应用,相关的API,及其与结构化异构信息网络(HIN)的丰富关系作为代表。然后我们使用基于元路径的方法来表征应用程序和API的语义相关性。我们使用每个元路径来制定Android应用的相似性度量,并使用多内核学习聚合不同的相似之处。然后通过学习算法自动加权每个元路径进行预测。据我们所知,这是使用结构化HIN进行An droid恶意软件检测的最佳方法。对来自Comodo Cloud Security Center的实体样本收集进行综合实验,我们比较了各种恶意软件检测方法。实验结果表明,我们开发的HinDroid系统,胜过其他Android恶意软件检测技术。HinDroid已经被并入Comodo Mobile Security产品的扫描工具。
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2017-09-13 上传大小:1.55MB
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