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首页> 外文期刊>Pervasive and Mobile Computing >DroidChain: A novel Android malware detection method based on behavior chains
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DroidChain: A novel Android malware detection method based on behavior chains

机译：DroidChain：一种基于行为链的新型Android恶意软件检测方法

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摘要

The drastic increase of Android malware has led to strong interest in automating malware analysis. In this paper, to fight against malware variants and zero-day malware, we proposed DroidChain: a method combining static analysis and a behavior chain model. We transform the malware detection problem into more accessible matrix form. Using this method, we propose four kinds of malware models, including privacy leakage, SMS financial charges, malware installation, and privilege escalation. To reduce time complexity, we propose the WxShall-extend algorithm. We had moved the prototype to GitHub and evaluate using 1260 malware samples. Experimental malware detection results demonstrate accuracy, precision, and recall of 73%-93%, 71%-99%, and 42%-92%, respectively. Calculation time accounts for 6.58% of the well-known Warshall algorithm's expense. Results demonstrate that our method, which can detect four kinds of malware simultaneously, is better than Androguard and Kirin. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：Android恶意软件的激增引起了人们对自动化恶意软件分析的强烈兴趣。在本文中，为了对抗恶意软件变体和零时差恶意软件，我们提出了DroidChain：一种将静态分析和行为链模型相结合的方法。我们将恶意软件检测问题转换为更易于访问的矩阵形式。使用这种方法，我们提出了四种恶意软件模型，包括隐私泄露，SMS财务费用，恶意软件安装和特权升级。为了减少时间复杂度，我们提出了WxShall-extend算法。我们已将原型移至GitHub，并使用1260个恶意软件样本进行了评估。实验性恶意软件检测结果表明，准确性，准确性和召回率分别为73％-93％，71％-99％和42％-92％。计算时间占著名的Warshall算法费用的6.58％。结果表明，我们的方法可以同时检测四种恶意软件，优于Androguard和Kirin。 （C）2016 Elsevier B.V.保留所有权利。

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