基于 NLP 技术的 Android 安全：综述
密码学与安全
2021-07-08 v1 人工智能
计算与语言
摘要
Android 是攻击者最常针对的平台之一。在攻击者改进其技术的同时，基于静态和动态分析的传统解决方案也在演进。除应用代码外，Android 应用还包含一些可用于应用安全分析的元数据。与传统的应用分发机制不同，Android 应用是在移动市场中集中分发的。因此，除应用包外，此类市场还包含由应用开发者和用户提供的应用信息。此类有用文本数据的可用性，加之用于处理和理解文本数据的自然语言处理（NLP）的进步，促使研究者探索 NLP 技术在 Android 安全中的使用。尤其是，基于 NLP 的安全解决方案在过去 5 年中加速发展并被证明有用。本研究综述了这些方案，旨在通过呈现该领域最先进进展来探索未来研究的可能方向。我们主要聚焦于四类基于 NLP 的解决方案：描述-行为一致性、描述生成、隐私与恶意软件检测。
引用
@article{arxiv.2107.03072,
title = {Android Security using NLP Techniques: A Review},
author = {Sevil Sen and Burcu Can},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.03072},
year = {2021}
}