FraudDroid：面向 Android 应用的自动化广告欺诈检测
密码学与安全
2018-06-14 v4
摘要
尽管移动广告欺诈已广泛存在，文献中最先进的方法主要集中于检测所谓的静态放置欺诈，其仅涉及单一 UI 状态，并可基于广告视图的尺寸或位置等静态信息识别。还存在其他类型的欺诈，涉及多个 UI 状态，并在用户与应用交互时动态执行。此类动态交互欺诈尽管如今在应用中广泛传播，却尚未在文献中被探索或解决。本工作中，我们调研了广泛的移动广告欺诈，为研究界提供一套全面分类体系。随后我们提出 FraudDroid，一种用于检测移动 Android 应用中广告欺诈的新型混合方法。FraudDroid 动态分析应用以构建 UI 状态转移图，并收集其关联的运行时网络流量，进而利用它们对照一组基于启发式的规则来识别广告欺诈行为。我们通过经验表明 FraudDroid 以高精度（93%）和召回率（92%）检测广告欺诈。实验结果进一步显示 FraudDroid 能够检测涵盖各类欺诈类型的广告欺诈。通过分析 12,000 个广告支持的 Android 应用，FraudDroid 识别出 335 例与 20 个广告网络相关的欺诈，这些被进一步确认为真阳性结果，并与同行研究者共享以促进先进的广告欺诈检测。
引用
@article{arxiv.1709.01213,
title = {FraudDroid: Automated Ad Fraud Detection for Android Apps},
author = {Feng Dong and Haoyu Wang and Li Li and Yao Guo and Tegawende F. Bissyande and Tianming Liu and Guoai Xu and Jacques Klein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.01213},
year = {2018}
}
备注
12 pages, 10 figures