論文の概要: Enhancing Android Malware Detection: The Influence of ChatGPT on Decision-centric Task
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04352v1
- Date: Sun, 6 Oct 2024 04:16:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 08:20:17.221242
- Title: Enhancing Android Malware Detection: The Influence of ChatGPT on Decision-centric Task
- Title（参考訳）: Androidマルウェア検出の強化:ChatGPTが意思決定中心タスクに及ぼす影響
- Authors: Yao Li, Sen Fang, Tao Zhang, Haipeng Cai,
- Abstract要約: 非決定モデルChatGPTのAndroidマルウェア検出における従来の意思決定中心タスクへの影響について検討する。
Drebin、XMAL、MaMaDroidの3つの最先端ソリューションを選択し、公開データセットに関する一連の実験を行い、包括的な比較と分析を行う。
非決定モデルとしてのChatGPTは、包括的な分析レポートの提供に優れ、解釈可能性を大幅に向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.393437068078885
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rise of large language models, such as ChatGPT, non-decisional models have been applied to various tasks. Moreover, ChatGPT has drawn attention to the traditional decision-centric task of Android malware detection. Despite effective detection methods proposed by scholars, they face low interpretability issues. Specifically, while these methods excel in classifying applications as benign or malicious and can detect malicious behavior, they often fail to provide detailed explanations for the decisions they make. This challenge raises concerns about the reliability of existing detection schemes and questions their true ability to understand complex data. In this study, we investigate the influence of the non-decisional model, ChatGPT, on the traditional decision-centric task of Android malware detection. We choose three state-of-the-art solutions, Drebin, XMAL, and MaMaDroid, conduct a series of experiments on publicly available datasets, and carry out a comprehensive comparison and analysis. Our findings indicate that these decision-driven solutions primarily rely on statistical patterns within datasets to make decisions, rather than genuinely understanding the underlying data. In contrast, ChatGPT, as a non-decisional model, excels in providing comprehensive analysis reports, substantially enhancing interpretability. Furthermore, we conduct surveys among experienced developers. The result highlights developers' preference for ChatGPT, as it offers in-depth insights and enhances efficiency and understanding of challenges. Meanwhile, these studies and analyses offer profound insights, presenting developers with a novel perspective on Android malware detection--enhancing the reliability of detection results from a non-decisional perspective.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデルの台頭により、非決定モデルが様々なタスクに適用されている。
さらにChatGPTは、Androidのマルウェア検出における従来の意思決定中心のタスクに注意を向けている。
研究者によって提案された効果的な検出方法にもかかわらず、それらは低い解釈可能性の問題に直面している。
具体的には、これらのメソッドは、良心的または悪意的なアプリケーション分類に優れ、悪意のある振る舞いを検出できるが、意思決定に関する詳細な説明は提供できないことが多い。
この課題は、既存の検出スキームの信頼性に関する懸念を高め、複雑なデータを理解する真の能力に疑問を投げかける。
本研究では,非決定モデルChatGPTがAndroidマルウェア検出における従来の意思決定中心タスクに与える影響について検討する。
Drebin、XMAL、MaMaDroidの3つの最先端ソリューションを選択し、公開データセットに関する一連の実験を行い、包括的な比較と分析を行う。
この結果から,これらの決定駆動型ソリューションは,基盤となるデータを真に理解するのではなく,データセット内の統計的パターンに依存していることが示唆された。
対照的に、ChatGPTは非決定モデルであり、包括的な分析レポートの提供に優れ、解釈可能性を大幅に向上させる。
さらに、経験豊富な開発者を対象に調査を実施します。
この結果は、ChatGPTの詳細な洞察を提供し、課題の効率性と理解を高めることによって、開発者のChatGPTに対する好みを強調している。
一方、これらの研究と分析は深い洞察を与え、開発者はAndroidのマルウェア検出に新たな視点を与え、非決定的な視点から検出結果の信頼性を高める。
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