ADBuilder: uma Ferramenta de Construção de Datasets para Detecção de Malwares Android
Resumo
A maioria dos datasets existentes possuem um número limitado ou defasado de amostras, o que compromete o treinamento de modelos para detecção de malwares Android. Na literatura existem alguns trabalhos que propõem a construção de datasets, porém, nenhum deles suficientemente definido e integrado a ponto de entregar de forma automatizada e sistematizada um dataset ao usuário. Neste trabalho, propomos a ferramenta ADBuilder, que permite a construção integrada, automatizada e sistematizada de datasets atualizados para o domínio de detecção de malwares Android. A ADBuilder é constituída de quatro módulos independentes, sendo cada módulo composto por um conjunto de ferramentas ou serviços necessários para a construção de datasets atualizados.
Palavras-chave:
Ferramenta para Android datasets, Ferramenta para construção de datasets, Ferramenta para Detecção de Malwares Android, Construção de Android datasets, ADBuilder
Referências
Allix, K., Bissyandé, T. F., Klein, J., and Le Traon, Y. (2015). Are your training datasets yet relevant? In ESSoS, pages 51–67. Springer.
Catak, F. and Yazi, A. (2019). A benchmark api call dataset for windows pe malware classification. arXiv e-prints, pages arXiv–1905.
Düzgün, B., Cayr, A., Demirkran, F., Kayha, C. N., Gencaydn, B., and Dag, H. (2021). New datasets for dynamic malware classification. arXiv preprint arXiv:2111.15205.
Lashkari, A. H., Kadir, A. F. A., Taheri, L., and Ghorbani, A. A. (2018). Toward developing a systematic approach to generate benchmark android malware datasets and classification. In ICCST, pages 1–7. IEEE.
Mahindru, A. and Sangal, A. (2020). Somdroid: Android malware detection by artificial neural network trained using unsupervised learning. Evolutionary Intelligence.
Pan, Y., Ge, X., Fang, C., and Fan, Y. (2020). A systematic literature review of android malware detection using static analysis. IEEE Access, 8:116363–116379.
Pontes, J., Costa, E., Rocha, V., Neves, N., Feitosa, E., Assolin, J., and Kreutz, D. (2021). Ferramentas de extração de características para análise estática de aplicativos android. In WRSeg21.
Soares, T., Mello, J., Barcellos, L., Sayyed, R., Siqueira, G., Casola, K., Costa, E., Gustavo, N., Feitosa, E., and Kreutz, D. (2021a). Detecção de Malwares Android: Levantamento empírico da disponibilidade e da atualização das fontes de dados. In WRSeg21.
Soares, T., Siqueira, G., Barcellos, L., Sayyed, R., Vargas, L., Rodrigues, G., Assolin, J., Pontes, J., Feitosa, E., and Kreutz, D. (2021b). Detecção de Malwares Android: datasets e reprodutibilidade. In WRSeg21.
Wang, H., Si, J., Li, H., and Guo, Y. (2019). Rmvdroid: towards a reliable android malware dataset with app metadata. In IEEE/ACM 16th MSR, pages 404–408. IEEE.
Catak, F. and Yazi, A. (2019). A benchmark api call dataset for windows pe malware classification. arXiv e-prints, pages arXiv–1905.
Düzgün, B., Cayr, A., Demirkran, F., Kayha, C. N., Gencaydn, B., and Dag, H. (2021). New datasets for dynamic malware classification. arXiv preprint arXiv:2111.15205.
Lashkari, A. H., Kadir, A. F. A., Taheri, L., and Ghorbani, A. A. (2018). Toward developing a systematic approach to generate benchmark android malware datasets and classification. In ICCST, pages 1–7. IEEE.
Mahindru, A. and Sangal, A. (2020). Somdroid: Android malware detection by artificial neural network trained using unsupervised learning. Evolutionary Intelligence.
Pan, Y., Ge, X., Fang, C., and Fan, Y. (2020). A systematic literature review of android malware detection using static analysis. IEEE Access, 8:116363–116379.
Pontes, J., Costa, E., Rocha, V., Neves, N., Feitosa, E., Assolin, J., and Kreutz, D. (2021). Ferramentas de extração de características para análise estática de aplicativos android. In WRSeg21.
Soares, T., Mello, J., Barcellos, L., Sayyed, R., Siqueira, G., Casola, K., Costa, E., Gustavo, N., Feitosa, E., and Kreutz, D. (2021a). Detecção de Malwares Android: Levantamento empírico da disponibilidade e da atualização das fontes de dados. In WRSeg21.
Soares, T., Siqueira, G., Barcellos, L., Sayyed, R., Vargas, L., Rodrigues, G., Assolin, J., Pontes, J., Feitosa, E., and Kreutz, D. (2021b). Detecção de Malwares Android: datasets e reprodutibilidade. In WRSeg21.
Wang, H., Si, J., Li, H., and Guo, Y. (2019). Rmvdroid: towards a reliable android malware dataset with app metadata. In IEEE/ACM 16th MSR, pages 404–408. IEEE.
Publicado
12/09/2022
Como Citar
VILANOVA, Lucas; KREUTZ, Diego; ASSOLIN, Joner; QUINCOZES, Vagner; MIERS, Charles; MANSILHA, Rodrigo; FEITOSA, Eduardo.
ADBuilder: uma Ferramenta de Construção de Datasets para Detecção de Malwares Android. In: SALÃO DE FERRAMENTAS - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 22. , 2022, Santa Maria.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2022
.
p. 143-150.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg_estendido.2022.227038.