論文の概要: AgentDroid: A Multi-Agent Framework for Detecting Fraudulent Android Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12163v1
- Date: Sat, 15 Mar 2025 15:07:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 14:56:57.754855
- Title: AgentDroid: A Multi-Agent Framework for Detecting Fraudulent Android Applications
- Title（参考訳）: AgentDroid: 不正なAndroidアプリケーションを検出するマルチエージェントフレームワーク
- Authors: Ruwei Pan, Hongyu Zhang, Zhonghao Jiang, Ran Hou,
- Abstract要約: AgentDroidは、マルチモーダル分析とマルチエージェントシステムに基づく、Androidの不正なアプリケーション検出のための新しいフレームワークである。
Androidアプリケーションを処理し、分析のために一連のマルチモーダルデータを抽出する。
本フレームワークは91.7%,F1スコア91.68%の精度を実現し,ベースライン法よりも検出精度が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.108572518706566
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the increasing prevalence of fraudulent Android applications such as fake and malicious applications, it is crucial to detect them with high accuracy and adaptability. This paper introduces AgentDroid, a novel framework for Android fraudulent application detection based on multi-modal analysis and multi-agent systems. AgentDroid overcomes the limitations of traditional detection methods such as the inability to handle multimodal data and high false alarm rates. It processes Android applications and extracts a series of multi-modal data for analysis. Multiple LLM-based agents with specialized roles analyze the relevant data and collaborate to detect complex fraud effectively. We constructed a dataset containing various categories of fraudulent applications and legitimate applications and validated our framework on this dataset. Experimental results indicate that our multi-agent framework based on GPT-4o achieves an accuracy of 91.7% and an F1-Score of 91.68%, showing improved detection accuracy over the baseline methods.
- Abstract（参考訳）: フェイクや悪意のあるアプリケーションといった不正なAndroidアプリケーションの頻度が高まる中、それらを高い精度と適応性で検出することが不可欠である。
本稿では,マルチモーダル解析とマルチエージェントシステムに基づくAndroid不正検出のための新しいフレームワークであるAgentDroidを紹介する。
AgentDroidは、マルチモーダルデータや偽アラームレートなどの従来の検出方法の制限を克服している。
Androidアプリケーションを処理し、分析のために一連のマルチモーダルデータを抽出する。
特殊な役割を持つ複数のLSMベースのエージェントが関連するデータを分析し、複雑な不正を効果的に検出するために協力する。
各種の不正なアプリケーションと正当なアプリケーションを含むデータセットを構築し、このデータセット上で我々のフレームワークを検証した。
GPT-4oをベースとしたマルチエージェントフレームワークでは,91.7%,F1スコア91.68%の精度で検出精度が向上した。
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