Fugu-MT 論文翻訳(概要): Android App Feature Extraction: A review of approaches for malware and app similarity detection

論文の概要: Android App Feature Extraction: A review of approaches for malware and app similarity detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11539v1
Date: Mon, 16 Dec 2024 08:20:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-17 13:53:53.397105
Title: Android App Feature Extraction: A review of approaches for malware and app similarity detection
Title（参考訳）: Android App Feature extract: マルウェアとアプリの類似性検出のためのアプローチのレビュー
Authors: Simon Torka, Sahin Albayrak,
Abstract要約: 本稿では,2002年から2022年にかけてのAndroidマルウェア,クローン,類似性検出の分野における研究をレビューする。既存の研究で使用されるデータソース、ツール、機能を調べ、包括的なクロスドメインデータセットの必要性を特定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8901073744693314
License:
Abstract: This paper reviews work published between 2002 and 2022 in the fields of Android malware, clone, and similarity detection. It examines the data sources, tools, and features used in existing research and identifies the need for a comprehensive, cross-domain dataset to facilitate interdisciplinary collaboration and the exploitation of synergies between different research areas. Furthermore, it shows that many research papers do not publish the dataset or a description of how it was created, making it difficult to reproduce or compare the results. The paper highlights the necessity for a dataset that is accessible, well-documented, and suitable for a range of applications. Guidelines are provided for this purpose, along with a schematic method for creating the dataset.
Abstract（参考訳）: 本稿では,2002年から2022年にかけてのAndroidマルウェア,クローン,類似性検出の分野における研究をレビューする。既存の研究で使用されるデータソース、ツール、機能を調べ、学際的なコラボレーションを促進する包括的なクロスドメインデータセットと、異なる研究領域間のシナジーの活用の必要性を特定する。さらに、多くの研究論文がデータセットやその作成方法の説明を公開していないため、結果の再現や比較が困難であることを示している。この論文は、アクセス可能で、文書化されており、幅広いアプリケーションに適したデータセットの必要性を強調している。この目的のためにガイドラインが提供され、データセットを作成するためのスキーマメソッドが提供される。

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