論文の概要: AppPoet: Large Language Model based Android malware detection via multi-view prompt engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18816v3
• Date: Tue, 22 Oct 2024 15:12:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:26:28.447877
• Title: AppPoet: Large Language Model based Android malware detection via multi-view prompt engineering
• Title（参考訳）: AppPoet:マルチビュープロンプトエンジニアリングによる大規模言語モデルに基づくAndroidマルウェア検出
• Authors: Wenxiang Zhao, Juntao Wu, Zhaoyi Meng,
• Abstract要約: AppPoetは、Androidマルウェア検出のためのマルチビューシステムである。 本手法は, 検出精度97.15%, F1スコア97.21%であり, ベースライン法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3197408989895103
• License:
• Abstract: Due to the vast array of Android applications, their multifarious functions and intricate behavioral semantics, attackers can adopt various tactics to conceal their genuine attack intentions within legitimate functions. However, numerous learning-based methods suffer from a limitation in mining behavioral semantic information, thus impeding the accuracy and efficiency of Android malware detection. Besides, the majority of existing learning-based methods are weakly interpretive and fail to furnish researchers with effective and readable detection reports. Inspired by the success of the Large Language Models (LLMs) in natural language understanding, we propose AppPoet, a LLM-assisted multi-view system for Android malware detection. Firstly, AppPoet employs a static method to comprehensively collect application features and formulate various observation views. Then, using our carefully crafted multi-view prompt templates, it guides the LLM to generate function descriptions and behavioral summaries for each view, enabling deep semantic analysis of the views. Finally, we collaboratively fuse the multi-view information to efficiently and accurately detect malware through a deep neural network (DNN) classifier and then generate the human-readable diagnostic reports. Experimental results demonstrate that our method achieves a detection accuracy of 97.15% and an F1 score of 97.21%, which is superior to the baseline methods. Furthermore, the case study evaluates the effectiveness of our generated diagnostic reports.
• Abstract（参考訳）: 膨大な数のAndroidアプリケーション、その多言語機能、複雑な行動意味論のため、攻撃者は、正当な機能内に真の攻撃意図を隠すために、さまざまな戦術を適用できる。 しかし、多くの学習ベースの手法は、行動意味情報のマイニングの限界に悩まされており、Androidのマルウェア検出の精度と効率を損なう。 さらに、既存の学習ベースの手法のほとんどは弱い解釈であり、研究者に効果的で読みやすい検出レポートを提示することができない。 自然言語理解におけるLarge Language Models(LLMs)の成功に触発されて,LLMを利用したAndroidマルウェア検出用マルチビューシステムであるAppPoetを提案する。 まず、AppPoetは静的メソッドを使用して、アプリケーション機能を包括的に収集し、さまざまな観察ビューを定式化する。 そして、慎重に作成したマルチビュープロンプトテンプレートを使用して、LLMを誘導し、各ビューの関数記述と振る舞いの要約を生成し、ビューの深いセマンティック分析を可能にする。 最後に、複数ビュー情報を融合して、ディープニューラルネットワーク(DNN)分類器を介してマルウェアを効率よく正確に検出し、人間可読性診断レポートを生成する。 実験の結果, 検出精度は97.15%, F1スコアは97.21%であり, ベースライン法よりも優れていることがわかった。 さらに, 本症例では, 診断報告の有効性について検討した。

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