Evading Static and Dynamic Android Malware Detection Mechanisms

2021
OriginalPaper
Buchkapitel

Erschienen in:

Verfasst von: Teenu S. John; Tony Thomas
Erschienen in: Security in Computing and Communications
Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Das Kapitel geht auf die zunehmende Bedrohung durch Android-Malware und die Grenzen konventioneller Erkennungsmethoden ein. Es unterstreicht die Effektivität des maschinellen Lernens bei der Erkennung von Malware und diskutiert statische, dynamische und hybride Analysetechniken. Der Schwerpunkt liegt darauf, wie Gegner diese Erkennungsmechanismen durch Feature-Injection ausnutzen können, insbesondere durch den Einsatz gutartiger Opcode-Sequenzen und Systemaufrufsequenzen, um der Erkennung zu entgehen. Die Forschungsergebnisse stellen neuartige Angriffsvektoren vor, die robuste maschinell lernende Malware-Erkennungsmodelle untergraben können, und betonen die Notwendigkeit widerstandsfähigerer Verteidigungsstrategien im Bereich der Cybersicherheit.

KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

Notes

This work is done as a part of Centre for Research and Innovation in Cyber Threat Resilience project (CRICTR 2020-21), which is funded by Kerala State Planning Board.

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Metadaten
Literatur

Titel: Evading Static and Dynamic Android Malware Detection Mechanisms
Verfasst von: Teenu S. John
Tony Thomas
Verlag: Springer Singapore
Buch: Security in Computing and Communications
Print ISBN: 978-981-16-0421-8

Electronic ISBN: 978-981-16-0422-5

Copyright-Jahr: 2021
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-16-0422-5_3

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