DeviceWatch: A Data-Driven Network Analysis Approach to Identifying Compromised Mobile Devices with Graph-Inference
Notice bibliographique
Résumé
We propose to identify compromised mobile devices from a network administrator’s point of view. Intuitively, inadvertent users (and thus their devices) who download apps through untrustworthy markets are often lured to install malicious apps through in-app advertisements or phishing. We thus hypothesize that devices sharing similar apps would have a similar likelihood of being compromised, resulting in an association between a compromised device and its apps. We propose to leverage such associations to identify unknown compromised devices using the guilt-by-association principle. Admittedly, such associations could be relatively weak as it is hard, if not impossible, for an app to automatically download and install other apps without explicit user initiation. We describe how we can magnify such associations by carefully choosing parameters when applying graph-based inferences. We empirically evaluate the effectiveness of our approach on real datasets provided by a major mobile service provider. Specifically, we show that our approach achieves nearly 98% AUC (area under the ROC curve) and further detects as many as 6 ~ 7 times of new compromised devices not covered by the ground truth by expanding the limited knowledge on known devices. We show that the newly detected devices indeed present undesirable behavior in terms of leaking private information and accessing risky IPs and domains. We further conduct in-depth analysis of the effectiveness of graph inferences to understand the unique structure of the associations between mobile devices and their apps, and its impact on graph inferences, based on which we propose how to choose key parameters.
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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».