論文の概要: GNN-based Android Malware Detection with Jumping Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07537v1
- Date: Wed, 19 Jan 2022 11:29:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-20 18:46:40.492812
- Title: GNN-based Android Malware Detection with Jumping Knowledge
- Title(参考訳): ジャンプ知識を用いたGNNベースのAndroidマルウェア検出
- Authors: Wai Weng Lo, Siamak Layeghy, Mohanad Sarhan, Marcus Gallagher, Marius
Portmann
- Abstract要約: 本稿では,Android マルウェア検出のための GNN ベースの手法を提案する。
オーバースムーシング問題の影響を最小限に抑えるために跳躍知識技術を適用した。
提案手法は2つのベンチマークデータセットを用いて広範に評価されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.408873763213743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents a new Android malware detection method based on Graph
Neural Networks (GNNs) with Jumping-Knowledge (JK). Android function call
graphs (FCGs) consist of a set of program functions and their inter-procedural
calls. Thus, this paper proposes a GNN-based method for Android malware
detection by capturing meaningful intra-procedural call path patterns. In
addition, a Jumping-Knowledge technique is applied to minimize the effect of
the over-smoothing problem, which is common in GNNs. The proposed method has
been extensively evaluated using two benchmark datasets. The results
demonstrate the superiority of our approach compared to baseline methods in
terms of key classification metrics, which demonstrates the potential of GNNs
in Android malware detection.
- Abstract(参考訳): 本稿では,Jumping-Knowledge(JK)を用いたグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく新しいAndroidマルウェア検出手法を提案する。
android function call graphs (fcgs) は一連のプログラム関数とその手続き間呼び出しで構成される。
そこで本研究では,有意義な手続き内コールパスパターンを捉えたgnnに基づくandroidマルウェア検出手法を提案する。
また,GNNでは一般的であるオーバースムーシング問題の影響を最小限に抑えるために,Jumping-Knowledge手法を適用した。
提案手法は2つのベンチマークデータセットを用いて広範に評価されている。
その結果,Android マルウェア検出における GNN の可能性を示す主要な分類基準の基準法と比較して,本手法の優位性を示した。
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