APKAnalyzer: Ferramenta de Classificação de Malwares Android Baseada em Multi-view e Seleção de Características Multiobjetivo

  • Philipe Fransozi PUCPR
  • Jhonatan Geremias PUCPR
  • Eduardo K. Viegas PUCPR
  • Altair O. Santin PUCPR

Resumo


Com a popularização do sistema operacional Android, tornou-se um desafio desenvolver novas técnicas para enfrentar o crescente número de aplicações maliciosas para essa plataforma. Este artigo propõe uma ferramenta de classificação de malwares para Android, chamada APKAnalyzer, que tem como motor de classificação três modelos de classificação de aprendizagem de máquina. A construção do vetor de características comportamentais do aplicativo a ser analisado é aprimorado com técnicas de multi-view, cuja viabilização é possível com o uso de seleção de características multiobjetivo à medida que apenas características que melhorem a acurácia e reduzam o tempo de inferência serão utilizadas no treinamento dos modelos.

Referências

Allix, K., Bissyandé, T. F., Klein, J., and Traon, Y. L. (2016). Androzoo: Collecting millions of android apps for the research community. 2016 IEEE/ACM 13th Working Conference on Mining Software Repositories (MSR), pages 468–471.

AndroidStats. Android statistics (2024). [link]. [online: acessado em 02-junho-2024].

Darwaish, A. and Nait-Abdesselam, F. (2020). Rgb-based android malware detection and classification using convolutional neural network. In IEEE Global Communications Conference.

dos Santos, R. R., Viegas, E. K., and Santin, A. O. (2021). A reminiscent intrusion detection model based on deep autoencoders and transfer learning. In 2021 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). IEEE.

dos Santos, R. R., Viegas, E. K., Santin, A. O., and Tedeschi, P. (2023). Federated learning for reliable model updates in network-based intrusion detection. Computers amp; Security, 133:103413.

Geremias, J., Viegas, E. K., Santin, A. O., Britto, A., and Horchulhack, P. (2022). Towards multi-view android malware detection through image-based deep learning. In 2022 International Wireless Communications and Mobile Computing (IWCMC). IEEE.

Geremias, J., Viegas, E. K., Santin, A. O., Britto, A., and Horchulhack, P. (2023). Towards a reliable hierarchical android malware detection through image-based cnn. In 2023 IEEE 20th Consumer Communications amp; Networking Conference (CCNC). IEEE.

Horchulhack, P., Viegas, E. K., Santin, A. O., Ramos, F. V., and Tedeschi, P. (2024). Detection of quality of service degradation on multi-tenant containerized services. Journal of Network and Computer Applications, 224:103839.

Kaspersky. Attacks on mobile devices significantly increase in 2023. [link]. [online: acessado em 02-junho-2024].

Martín, A., Lara-Cabrera, R., and Camacho, D. (2019). Android malware detection through hybrid features fusion and ensemble classifiers: The andropytool framework and the omnidroid dataset. Information Fusion, 52:128–142.

Smith, M. R., Johnson, N. T., Ingram, J. B., Carbajal, A. J., Haus, B. I., Domschot, E., Ramyaa, R., Lamb, C. C., Verzi, S. J., and Kegelmeyer, W. P. (2020). Mind the gap: On bridging the semantic gap between machine learning and malware analysis. In Proceedings of the 13th ACM Workshop on Artificial Intelligence and Security, CCS ’20. ACM.
Publicado
16/09/2024
FRANSOZI, Philipe; GEREMIAS, Jhonatan; VIEGAS, Eduardo K.; SANTIN, Altair O.. APKAnalyzer: Ferramenta de Classificação de Malwares Android Baseada em Multi-view e Seleção de Características Multiobjetivo. In: SALÃO DE FERRAMENTAS - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 24. , 2024, São José dos Campos/SP. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024 . p. 81-88. DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg_estendido.2024.243326.

Artigos mais lidos do(s) mesmo(s) autor(es)

<< < 1 2