RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Прикладная дискретная математика // Архив

ПДМ, 2017, номер 36, страницы 84–105 (Mi pdm584)

Эта публикация цитируется в 3 статьях

Математические основы компьютерной безопасности

Анализ мобильных приложений с использованием моделей привилегий и API-вызовов вредоносных приложений

А. А. Сковорода, Д. Ю. Гамаюнов

Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, г. Москва, Россия

Аннотация: Предложен метод автоматической классификации мобильных приложений на основе статического анализа и сопоставления моделей, полученных по его результатам, с моделями ранее известных вредоносных приложений. Модели основаны на привилегиях и API-вызовах, используемых в приложении. Все шаги анализа, а также построение моделей полностью автоматизированы. Таким образом, метод адаптирован для автоматизированного использования магазинами мобильных приложений или другими заинтересованными организациями.
Используя предложенный метод, мы проанализировали коллекции вредоносных приложений Drebin и ISCX, а также более 40000 приложений из Google Play, собранных в период с 2013 по 2016 г. Результаты анализа показывают, что комбинация достаточно простых признаков, таких, как запрашиваемые привилегии и цепочки используемых API-вызовов, достаточна для проведения бинарной классификации приложений на вредоносные и легитимные, а также для определения семейства вредоносных приложений, при этом количество ложных срабатываний приемлемо (около 3 %). Результаты исследования коллекции вредоносных приложений показывают, что нынешние вредоносные Android-приложения редко используют техники обфускации или шифрования для затруднения статического анализа, что пока не соответствует наблюдаемому в области семейства платформ “Wintel”. Представлено экспериментальное сравнение предложенного метода с другим эффективным методом анализа Android-приложений, реализованном в программном средстве adagio.

Ключевые слова: статический анализ, вредоносные Android-приложения.

УДК: 004.492.3

DOI: 10.17223/20710410/36/7



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024