| No | 256798 |
|---|---|
| 標題（和） | AndroidのICCに関する特徴の出現率の差異に基づいた特徴選択方式 |
| 標題（英） | Feature Selection Scheme for Android ICC-related Features Based on the Gap of the Appearance Ratio |
| 研究会名（和） | 通信方式 |
| 研究会名（英） | Communication Systems |
| 開催年月日 | 2018-11-01 |
| 終了年月日 | 2018-11-02 |
| 会議種別コード | 5 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CS2018-65 |
| 抄録（和） | 近年，Android の悪性アフ?リか?横行している.多くの検知方式か?存在する中，Inter-Component Commu- nication (ICC) に着目した方式か?注目されている.この方式て?は，Correlation-based Feature Selection (CFS) により 特徴を選択してから機械学習を行う.しかし，CFS は相互特徴間て?相関の強い特徴を除くため，検知に有用な特徴ま て?除去しうるという問題点か?存在する.本研究て?はこれに対応するため，特徴の良性と悪性て?の出現率の比率に基つ? いて，一方に頻出する有用な特徴を選択する.しかし，比率た?けて?は適切な特徴選択か?不可能な場合もあるため，出現 率の差も用いることて?これに対応する.実テ?ータセットを用いたシミュレーションにより，提案方式の有効性を示す. |
| 抄録（英） | Android malwares are rapidly becoming a potential threat to users. Among several Android malware detection schemes, the scheme using Inter-Component Communication (ICC) is gathering attention. That scheme applies Correlation-based Feature Selection (CFS) to feature before machine learning. However, CFS may remove useful ICC-related features because it removes features having little correlation with mutual features. In this paper, we propose a feature selection scheme for Android ICC-related features based on the gap of the appearance ratio to address the shortcoming. By computer simulation with real dataset, we demonstrate the effectiveness of our scheme. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.118, No.275 |
| ページ開始 | 57 |
| ページ終了 | 62 |
| キーワード（和） | Android,悪性アプリ検知,ICC,特徴選択 |
| キーワード（英） | Android,malware detection,ICC,feature selection |
| 本文の言語 | ENG |
| 著者（和） | 大菅恭平 |
| 著者（ヨミ） | オオスゲ キョウヘイ |
| 著者（英） | Kyohei Osuge |
| 所属機関（和） | 慶應義塾大学 |
| 所属機関（英） | Keio University |
| 著者（和） | 加藤広野 |
| 著者（ヨミ） | カトウ ヒロヤ |
| 著者（英） | Hiroya Kato |
| 所属機関（和） | 慶應義塾大学 |
| 所属機関（英） | Keio University |
| 著者（和） | 春田秀一郎 |
| 著者（ヨミ） | ハルタ シュウイチロウ |
| 著者（英） | Shuichiro Haruta |
| 所属機関（和） | 慶應義塾大学 |
| 所属機関（英） | Keio University |
| 著者（和） | 笹瀬巌 |
| 著者（ヨミ） | ササセ イワオ |
| 著者（英） | Iwao Sasase |
| 所属機関（和） | 慶應義塾大学 |
| 所属機関（英） | Keio University |