Monet：面向用户的基于行为的 Android 恶意软件变体检测系统
密码学与安全
2016-12-13 v1
摘要
Android 是最受欢迎的移动操作系统，占据约 78% 的移动市场份额。由于其受欢迎程度，它吸引了许多恶意软件攻击。事实上，人们每季度会发现大约一百万个新的恶意软件样本，据报道，超过 98% 的新恶意软件样本实际上是现有恶意软件家族的“衍生品”（或变体）。在本文中，我们首先表明恶意软件核心功能的运行时行为在恶意软件家族内实际上是相似的。因此，我们提出了一个将“运行时行为”与“静态结构”相结合的框架来检测恶意软件变体。我们介绍了 MONET 的设计和实现，它包含一个客户端和一个后端服务器模块。客户端模块是一个轻量级的设备内应用程序，用于行为监控和签名生成，我们使用两种新颖的拦截技术实现了这一点。后端服务器负责大规模恶意软件检测。我们收集了 3723 个恶意软件样本和排名前 500 的良性应用程序，以进行检测恶意软件变体和防御恶意软件转换的广泛实验。我们的实验表明，MONET 在检测恶意软件变体方面可以达到约 99% 的准确率。此外，它可以防御 10 种不同的混淆和转换技术，同时仅产生约 7% 的性能开销和约 3% 的电池开销。更重要的是，MONET 会自动向用户发出包含入侵细节的警报，以防止进一步的恶意行为。
引用
@article{arxiv.1612.03312,
title = {Monet: A User-oriented Behavior-based Malware Variants Detection System for Android},
author = {Mingshen Sun and Xiaolei Li and John C. S. Lui and Richard T. B. Ma and Zhenkai Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.03312},
year = {2016}
}