論文の概要: Unraveling the Key of Machine Learning Solutions for Android Malware
Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02953v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 12:31:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 16:22:55.877214
- Title: Unraveling the Key of Machine Learning Solutions for Android Malware
Detection
- Title（参考訳）: androidマルウェア検出のための機械学習ソリューションの鍵を解く
- Authors: Jiahao Liu, Jun Zeng, Fabio Pierazzi, Lorenzo Cavallaro, Zhenkai Liang
- Abstract要約: 本稿では,機械学習によるAndroidマルウェア検出に関する包括的調査を行う。
まず、文献を調査し、Androidの機能エンジニアリングとMLモデリングパイプラインに基づいた分類にコントリビューションを分類する。
そして、MLベースのAndroidマルウェア検出のための汎用フレームワークを設計し、異なる研究コミュニティから12の代表的なアプローチを再実装し、有効性、堅牢性、効率性の3つの主要な側面から評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.63795751798441
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Android malware detection serves as the front line against malicious apps.
With the rapid advancement of machine learning (ML), ML-based Android malware
detection has attracted increasing attention due to its capability of
automatically capturing malicious patterns from Android APKs. These
learning-driven methods have reported promising results in detecting malware.
However, the absence of an in-depth analysis of current research progress makes
it difficult to gain a holistic picture of the state of the art in this area.
This paper presents a comprehensive investigation to date into ML-based
Android malware detection with empirical and quantitative analysis. We first
survey the literature, categorizing contributions into a taxonomy based on the
Android feature engineering and ML modeling pipeline. Then, we design a
general-propose framework for ML-based Android malware detection, re-implement
12 representative approaches from different research communities, and evaluate
them from three primary dimensions, i.e., effectiveness, robustness, and
efficiency. The evaluation reveals that ML-based approaches still face open
challenges and provides insightful findings like more powerful ML models are
not the silver bullet for designing better malware detectors. We further
summarize our findings and put forth recommendations to guide future research.
- Abstract（参考訳）: Androidのマルウェア検出は、悪意のあるアプリに対する最前線として機能する。
機械学習(ML)の急速な進歩により、Android APKから悪意あるパターンを自動的にキャプチャする機能によって、MLベースのAndroidマルウェア検出が注目を集めている。
これらの学習駆動手法はマルウェアの検出において有望な結果を報告している。
しかし、現在の研究の進展に関する詳細な分析が欠如しているため、この分野の芸術の全体像を得るのは困難である。
本稿では,MLベースのAndroidマルウェア検出において,経験的,定量的な分析を行った。
まず文献を調査し,androidの機能工学とmlモデリングパイプラインに基づく分類学への貢献を分類した。
次に,mlベースのandroidマルウェア検出のための汎用フレームワークを設計し,異なる研究コミュニティによる12の代表的なアプローチを再実装し,有効性,堅牢性,効率という3つの主要な側面から評価する。
この評価によると、MLベースのアプローチは依然としてオープンな課題に直面しており、より強力なMLモデルがより良いマルウェア検出器を設計するための銀の弾丸ではないような洞察力のある発見を提供する。
本研究の成果をさらに要約し,今後の研究の指針として推奨する。
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