論文の概要: BinCtx: Multi-Modal Representation Learning for Robust Android App Behavior Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14344v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 06:29:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.747221
• Title: BinCtx: Multi-Modal Representation Learning for Robust Android App Behavior Detection
• Title（参考訳）: BinCtx:ロバストなAndroidアプリ動作検出のためのマルチモーダル表現学習
• Authors: Zichen Liu, Shao Yang, Xusheng Xiao,
• Abstract要約: 我々は,グローバルバイトコード・アズ・イメージ・ビューからアプリのマルチモーダル表現を構築する学習手法であるBINCTXを提案する。 現実世界のマルウェアや良性アプリでは、BINCTXは94.73%のマクロF1を獲得し、少なくとも14.92%の強いベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.968903026957603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mobile app markets host millions of apps, yet undesired behaviors (e.g., disruptive ads, illegal redirection, payment deception) remain hard to catch because they often do not rely on permission-protected APIs and can be easily camouflaged via UI or metadata edits. We present BINCTX, a learning approach that builds multi-modal representations of an app from (i) a global bytecode-as-image view that captures code-level semantics and family-style patterns, (ii) a contextual view (manifested actions, components, declared permissions, URL/IP constants) indicating how behaviors are triggered, and (iii) a third-party-library usage view summarizing invocation frequencies along inter-component call paths. The three views are embedded and fused to train a contextual-aware classifier. On real-world malware and benign apps, BINCTX attains a macro F1 of 94.73%, outperforming strong baselines by at least 14.92%. It remains robust under commercial obfuscation (F1 84% post-obfuscation) and is more resistant to adversarial samples than state-of-the-art bytecode-only systems.
• Abstract（参考訳）: モバイルアプリ市場は何百万ものアプリをホストしているが、望ましくない動作(破壊的な広告、違法なリダイレクト、支払い詐欺など)は、許可保護されたAPIに依存しないことが多く、UIやメタデータの編集によって簡単に偽造できるため、キャッチできないままだ。 アプリからマルチモーダル表現を構築する学習手法であるBINCTXを提案する。 i) コードレベルのセマンティクスとファミリースタイルのパターンをキャプチャするグローバルバイトコード・アズ・イメージビュー。 (ii)コンテキストビュー(操作、コンポーネント、宣言された許可、URL/IP定数)は、動作がどのように起動されるかを示し、 三 第三者・図書館利用ビューは、コンポーネント間の呼び出し経路に沿って呼び出し頻度を要約する。 3つのビューは組み込まれ、コンテキスト認識の分類器を訓練するために融合される。 現実世界のマルウェアや良性アプリでは、BINCTXは94.73%のマクロF1を獲得し、少なくとも14.92%の強いベースラインを上回っている。 商用の難読化(F1 84%後難読化)の下では頑健であり、最先端のバイトコードのみのシステムよりも敵のサンプルに耐性がある。

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