人以群分：移动恶意软件感染率与低成本风险指标
密码学与安全
2014-02-28 v2
摘要
公开领域中来自独立来源的关于移动恶意软件感染率的信息很少。此前唯一的独立估计值（0.0009%）[12]是基于从域名解析追踪中获得的间接测量。在本文中，我们首次利用直接从超过55,000台Android设备收集的数据，对恶意软件感染率及相关风险因素进行了独立研究。我们发现，使用两个恶意软件数据集估计的Android设备恶意软件感染率（0.28%和0.26%），虽然数值不大，但显著高于之前的独立估计值。利用我们的数据集，我们研究了从设备中低成本提取的指标如何与恶意软件感染相关联。基于某些应用商店的恶意应用密度更高，以及应用内广告和交叉推广交易可能充当感染媒介的假设，我们调查了设备上使用的应用集合是否可以作为该设备感染的指标。我们的分析表明，仅凭这一点并不能作为精确定位感染的准确指标。然而，它是一种成本极低但出奇有用的方法，可以显著缩小需要部署昂贵监测和分析机制的设备范围。使用我们的两个恶意软件数据集，我们表明该指标在识别受感染设备方面的表现分别是随机检查基线的4.8倍和4.6倍。例如，此类指标可用于搜索新的或先前未检测到的恶意软件。因此，这是一种可以补充反恶意软件工具标准恶意软件扫描的技术。我们的分析还表明，受感染设备与干净设备之间的电池使用情况存在边际显著差异。
引用
@article{arxiv.1312.3245,
title = {The Company You Keep: Mobile Malware Infection Rates and Inexpensive Risk Indicators},
author = {Hien Thi Thu Truong and Eemil Lagerspetz and Petteri Nurmi and Adam J. Oliner and Sasu Tarkoma and N. Asokan and Sourav Bhattacharya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1312.3245},
year = {2014}
}