更好的调用图：面向恶意软件分类的函数调用图新数据集
密码学与安全
2025-12-25 v1 机器学习
摘要
函数调用图（FCGs）已成为恶意软件检测的强大抽象，捕获应用程序超越表面级签名的行为结构。其在传统程序分析中的实用性已为人所知，能够有效分类和分析恶意软件。在移动领域，特别是 Android 生态系统中，基于 FCG 的恶意软件分类尤为关键，因为该平台广泛采用且 Android 应用具有复杂的、基于组件的结构。然而，由于缺乏大规模、高质量的 Android 专用 FCG 数据集，此方向的进展受到阻碍。现有数据集常常过时， dominated by 小型或冗余图，由于应用重新打包，无法反映真实世界恶意软件的多样性。这些限制导致过拟合和不可靠的图基分类方法评估。为克服这一差距，我们引入了更好的调用图（Better Call Graphs, BCG），一个来自最近 Android 应用包（APKs）中提取的大规模且唯一的 FCG 数据集。BCG 包括良性和恶意样本，涵盖各种家族和类型，并为每个 APK 提供图级特征。通过使用 baseline 分类器进行大量实验，我们展示了 BCG 相较于现有数据集的必要性和价值。BCG 在 https://erdemub.github.io/BCG-dataset 公开提供。
关键词
引用
@article{arxiv.2512.20872,
title = {Better Call Graphs: A New Dataset of Function Call Graphs for Malware Classification},
author = {Jakir Hossain and Gurvinder Singh and Lukasz Ziarek and Ahmet Erdem Sarıyüce},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.20872},
year = {2025}
}