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Malware detection in Smartphones Using static detection and Evaluation Model Based on Analytic Hierarchy Process

China Communications 2012年第12期9卷 144-152页

作者： Zhang Miao Yang Youxiu Cheng Gong Dong Hang Li Chengze National Engineering Laboratory for Disaster Backup and Recovery Beijing University of Posts and Telecommunications Beijing 100876 P. R. China National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China Beijing 100029 P. R. China

Mobile malware is rapidly increasing and its detection has become a critical issue. In this study, we summarize the common characteristics of this inalicious software on Android platform. We design a detection engine consisting of six parts： decompile, grammar parsing, control flow and data flow analysis, safety analysis, and comprehensive evaluation. In the comprehensive evaluation, we obtain a weight vector of 29 evaluation indexes using the analytic hierarchy process. During this process, the detection engine exports a list of suspicious API. On the basis of this list, the evaluation part of the engine performs a compre- hensive evaluation of the hazard assessment of software sample. Finally, hazard classification is given for the software. The false positive rate of our approach for detecting rnalware samples is 4. 7% and normal samples is 7.6%. The experimental results show that the accuracy rate of our approach is almost similar to the method based on virus signatures. Compared with the method based on virus signatures, our approach performs well in detecting unknown malware. This approach is promising for the application of malware detection.

关键词： smartphone malware analytic hierarchy process static detection

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