論文の概要: Android Malware Detection using Feature Ranking of Permissions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08468v1
- Date: Thu, 20 Jan 2022 22:08:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-24 21:22:36.236620
- Title: Android Malware Detection using Feature Ranking of Permissions
- Title（参考訳）: パーミッションの特徴ランキングを用いたAndroidマルウェア検出
- Authors: Muhammad Suleman Saleem, Jelena Mi\v{s}i\'c, and Vojislav B.
Mi\v{s}i\'c
- Abstract要約: 当社はAndroidのパーミッションを車として使用し、良性アプリとマルウェアアプリを迅速かつ効果的に区別できるようにしています。
解析の結果,本手法は,他の手法よりも精度が高く,Fスコア値も高いことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We investigate the use of Android permissions as the vehicle to allow for
quick and effective differentiation between benign and malware apps. To this
end, we extract all Android permissions, eliminating those that have zero
impact, and apply two feature ranking algorithms namely Chi-Square test and
Fisher's Exact test to rank and additionally filter them, resulting in a
comparatively small set of relevant permissions. Then we use Decision Tree,
Support Vector Machine, and Random Forest Classifier algorithms to detect
malware apps. Our analysis indicates that this approach can result in better
accuracy and F-score value than other reported approaches. In particular, when
random forest is used as the classifier with the combination of Fisher's Exact
test, we achieve 99.34\% in accuracy and 92.17\% in F-score with the false
positive rate of 0.56\% for the dataset in question, with results improving to
99.82\% in accuracy and 95.28\% in F-score with the false positive rate as low
as 0.05\% when only malware from three most popular malware families are
considered.
- Abstract（参考訳）: 我々は,androidのパーミッションを,良性アプリとマルウェアアプリを迅速かつ効果的に区別するための手段として利用することを検討する。
この目的のために、すべてのAndroidパーミッションを抽出し、影響をゼロにするパーミッションを排除し、Chi-SquareテストとFisherのExactテストという2つの機能ランキングアルゴリズムを適用してランク付けし、フィルタする。
次に、決定木、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト分類アルゴリズムを使用してマルウェアアプリを検出する。
解析の結果,本手法は,他の手法よりも精度が高く,Fスコア値も高いことがわかった。
特に、フィッシャーの正確なテストと組み合わせてランダムフォレストを分類する場合には、99.34\%、f-scoreでは92.17\%、f-scoreでは0.56\%、精度は99.82\%、f-scoreでは95.28\%と、最も人気のある3つのマルウェアファミリーのマルウェアのみを考慮すると0.05\%となる。
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