SpyDroid: A Framework for Employing Multiple Real-Time Malware Detectors on Android
Notice bibliographique
Résumé
Android has become the leading operating system for next-generation smart devices. Consequently, the number of Android malware has also skyrocketed. Many dynamic analysis techniques have been proposed to detect Android malware. However, very few of these techniques use real-time monitoring on user devices as Android does not provide low-level information to third-party apps. Moreover, some techniques detect a specific malware class more effectively than others. Therefore, end users can be benefited by installing multiple malware detection techniques. In this paper, we propose SpyDroid, a real-time malware detection framework that can accommodate multiple detectors from third-parties (e.g., researchers and antivirus vendors) and allows efficient and controlled real-time monitoring. SpyDroid consists of two operating system modules (monitoring and detection) and supports application layer sub-detectors. Sub-detectors are regular Android applications that monitor and analyze different runtime information using the monitoring module and they report the detection module about their findings. The detection module decides when to mark an app as malware. Researchers and antivirus vendors can now publish their techniques via app markets and end users can install any number of sub-detectors as they require. We have implemented SpyDroid using the Android Open Source Project (AOSP) and our experiments with a dataset containing 4,965 apps show that decisions from multiple sub-detectors can increase the malware detection rate significantly on a real device.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».