API call and permission based mobile malware detection (in english)

Aysan, Ahmet Ilhan; Şen, Sevil

doi:10.1109/siu.2015.7130365

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“…Na primeira etapa do levantamento das permissões recorrentes em aplicativos malignos, utilizamos nove trabalhos que utilizam análise estática ou dinâmica de permissões para detecção de malwares [Peiravian and Zhu, 2013, Lopez and Cadavid, 2016, Alsoghyer and Almomani, 2020, Idrees et al, 2017, Sangal and Verma, 2020, Tam et al, 2017, Li et al, 2018, Martín et al, 2019, AYsan and sen, 2015.…”

Section: Permissões Recorrentesunclassified

“…Os aplicativos maliciosos tendem a solicitar com mais frequência as permissões relacionadas a SMS, ACCESS_COARSE_LOCATION, ACCESS_WIFI_STATE. O acesso ao SMS pode indicar relação com ataques que visam interceptar, gerar ou vazar mensagens do usuário (e.g., códigos de verificação, tokens, senhas e outros) [Peiravian and Zhu, 2013, Idrees et al, 2017, AYsan and sen, 2015.…”

Section: R E a D _ P H O N E _ S T A T E S E N D _ S M S In T E R N E T * A C C E S S _ C O A R S E _ L O C A T Io W R It E _ E X T E R Nunclassified

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Permissões Android para Detecção de Malwares: Um Estudo Preliminar

Assolin

Siqueira

Rodrigues

et al. 2021

Anais Estendidos Do XXI Simpósio Brasileiro De Segurança Da Informação E De Sistemas Computacionais (SBSeg Estendido 2021)

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Além da quantidade de aplicativos benignos e malignos, outro fator que dificulta a detecção de malwares Android é o grande número de características para análise estática ou dinâmica utilizando métodos de aprendizagem de máquina. Como forma de atacar o desafio de escalabilidade derivado deste contexto, há trabalhos que propõem a utilização de um número reduzido de permissões, como é o caso do SigPID. Neste trabalho, apresentamos um passo inicial na realização do (a) mapeamento das permissões mais recorrentes em trabalhos existentes; (b) mapeamento dos requisitos para a reprodução do SigPID; e (c) implementação e avaliação dos métodos de aprendizagem do SigPID, utilizando um dataset publicamente disponível. Nós comparamos o trabalho original do SigPID, que utiliza 22 permissões, com as 32 permissões identificadas como mais recorrentes; as 113 permissões do dataset público escolhido; e as 22 permissões (contidas no dataset) consideradas perigosas pela Google. Nosso estudo inicial indica que o número de permissões impacta o tempo de treinamento e execução, bem como a acurácia dos modelos. Entretanto, o tempo de execução pode não ser significativo a ponto de justificar um número menor de permissões para detecção de malwares em tempo de instalação do APK (e.g., no próprio smartphone do usuário final).

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Section: Permissões Recorrentesunclassified

Section: R E a D _ P H O N E _ S T A T E S E N D _ S M S In T E R N E T * A C C E S S _ C O A R S E _ L O C A T Io W R It E _ E X T E R Nunclassified