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Mining permission patterns for contrasting clean and malicious android applications

机译:挖掘权限模式,以对比干净和恶意的Android应用程序

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摘要

An Android application uses a permission system to regulate the access to system resources and users\u27 privacy-relevant information. Existing works have demonstrated several techniques to study the required permissions declared by the developers, but little attention has been paid towards used permissions. Besides, no specific permission combination is identified to be effective for malware detection. To fill these gaps, we have proposed a novel pattern mining algorithm to identify a set of contrast permission patterns that aim to detect the difference between clean and malicious applications. A benchmark malware dataset and a dataset of 1227 clean applications has been collected by us to evaluate the performance of the proposed algorithm. Valuable findings are obtained by analyzing the returned contrast permission patterns. © 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:Android应用程序使用权限系统来规范对系统资源和用户隐私相关信息的访问。现有作品展示了几种研究开发人员声明的必需权限的技术,但是对于使用的权限却很少关注。此外,没有确定特定的权限组合对恶意软件检测有效。为了填补这些空白,我们提出了一种新颖的模式挖掘算法,以识别一组对比许可模式,旨在检测干净应用程序与恶意应用程序之间的差异。我们已经收集了基准恶意软件数据集和1227个干净应用程序的数据集,以评估所提出算法的性能。通过分析返回的对比允许模式,可以获得宝贵的发现。 ©2013 Elsevier B.V.保留所有权利。

著录项

  • 作者

    Moonsamy,V; Rong,J; Liu,S;

  • 作者单位
  • 年度 2014
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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