論文の概要: A Non-Intrusive Machine Learning Solution for Malware Detection and Data Theft Classification in Smartphones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06511v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 13:31:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-15 14:53:01.036471
• Title: A Non-Intrusive Machine Learning Solution for Malware Detection and Data Theft Classification in Smartphones
• Title（参考訳）: スマートフォンにおけるマルウェア検出とデータ盗難分類のための非侵入型機械学習ソリューション
• Authors: Sai Vishwanath Venkatesh, Prasanna D. Kumaran, Joish J Bosco, Pravin R. Kumaar, Vineeth Vijayaraghavan
• Abstract要約: モバイルマルウェア攻撃に成功すれば、ユーザーの位置情報、写真、銀行情報さえ盗むことができる。 スマートフォンのマルウェア侵入を検出するだけでなく、盗まれたデータを識別して評価し、回復を助け、将来の攻撃を防ぐ必要があります。 マルウェアの侵入を検出するだけでなく、監視対象のアプリで盗まれたデータの種類を特定するために、アクセス可能な非侵入型機械学習ソリューションを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06999740786886537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Smartphones contain information that is more sensitive and personal than those found on computers and laptops. With an increase in the versatility of smartphone functionality, more data has become vulnerable and exposed to attackers. Successful mobile malware attacks could steal a user's location, photos, or even banking information. Due to a lack of post-attack strategies firms also risk going out of business due to data theft. Thus, there is a need besides just detecting malware intrusion in smartphones but to also identify the data that has been stolen to assess, aid in recovery and prevent future attacks. In this paper, we propose an accessible, non-intrusive machine learning solution to not only detect malware intrusion but also identify the type of data stolen for any app under supervision. We do this with Android usage data obtained by utilising publicly available data collection framework- SherLock. We test the performance of our architecture for multiple users on real-world data collected using the same framework. Our architecture exhibits less than 9% inaccuracy in detecting malware and can classify with 83% certainty on the type of data that is being stolen.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンには、コンピューターやラップトップよりも敏感で個人的な情報が含まれている。 スマートフォン機能の汎用性の増加に伴い、より多くのデータが脆弱になり、攻撃者に露出しています。 モバイルマルウェア攻撃に成功すれば、ユーザーの位置情報、写真、銀行情報さえ盗むことができる。 攻撃後戦略の欠如により、企業はデータ盗難により事業から撤退するリスクも負う。 したがって、スマートフォンのマルウェア侵入を検出するだけでなく、盗まれたデータを識別して評価し、回復を助け、将来の攻撃を防ぐ必要があります。 本稿では,マルウェア侵入を検知するだけでなく,監視対象のアプリで盗まれたデータの種類を識別する,アクセス可能な非侵入型機械学習ソリューションを提案する。 公開データ収集フレームワークSherLockを使用して取得したAndroidの使用データでこれを行います。 我々は,同一フレームワークを用いて収集した実世界データに対して,複数のユーザを対象としたアーキテクチャの性能をテストする。 我々のアーキテクチャは、マルウェアの検出において9%未満の不正確さを示し、盗まれたデータの種類について83%の確度で分類することができる。

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