Trends in Android Malware Detection

This paper analyzes different Android malware detection techniques from several research papers, some of these techniques are novel while others bring a new perspective to the research work done in the past. The techniques are of various kinds ranging from detection using host based frameworks and static analysis of executable to feature extraction and behavioral patterns. Each paper is reviewed extensively and the core features of each technique are highlighted and contrasted with the others. The challenges faced during the development of such techniques are also discussed along with the future prospects for Android malware detection. The findings of the review have been well documented in this paper to aid those making an effort to research in the area of Android malware detection by understanding the current scenario and developments that have happened in the field thus far

AdSplit: Separating smartphone advertising from applications

A wide variety of smartphone applications today rely on third-party advertising services, which provide libraries that are linked into the hosting application. This situation is undesirable for both the application author and the advertiser. Advertising libraries require additional permissions, resulting in additional permission requests to users. Likewise, a malicious application could simulate the behavior of the advertising library, forging the user's interaction and effectively stealing money from the advertiser. This paper describes AdSplit, where we extended Android to allow an application and its advertising to run as separate processes, under separate user-ids, eliminating the need for applications to request permissions on behalf of their advertising libraries. We also leverage mechanisms from Quire to allow the remote server to validate the authenticity of client-side behavior. In this paper, we quantify the degree of permission bloat caused by advertising, with a study of thousands of downloaded apps. AdSplit automatically recompiles apps to extract their ad services, and we measure minimal runtime overhead. We also observe that most ad libraries just embed an HTML widget within and describe how AdSplit can be designed with this in mind to avoid any need for ads to have native code

The Paradox of Choice: Investigating Selection Strategies for Android Malware Datasets Using a Machine-learning Approach

The increase in the number of mobile devices that use the Android operating system has attracted the attention of cybercriminals who want to disrupt or gain unauthorized access to them through malware infections. To prevent such malware, cybersecurity experts and researchers require datasets of malware samples that most available antivirus software programs cannot detect. However, researchers have infrequently discussed how to identify evolving Android malware characteristics from different sources. In this paper, we analyze a wide variety of Android malware datasets to determine more discriminative features such as permissions and intents. We then apply machine-learning techniques on collected samples of different datasets based on the acquired features’ similarity. We perform random sampling on each cluster of collected datasets to check the antivirus software’s capability to detect the sample. We also discuss some common pitfalls in selecting datasets. Our findings benefit firms by acting as an exhaustive source of information about leading Android malware datasets

Trends in android malware detection

This paper analyzes different Android malware detection techniques from several research papers, some of these techniques are novel while others bring a new perspective to the research work done in the past. The techniques are of various kinds ranging from detection using host based frameworks and static analysis of executable to feature extraction and behavioral patterns. Each paper is reviewed extensively and the core features of each technique are highlighted and contrasted with the others. The challenges faced during the development of such techniques are also discussed along with the future prospects for Android malware detection. The findings of the review have been well documented in this paper to aid those making an effort to research in the area of Android malware detection by understanding the current scenario and developments that have happened in the field thus far

Predicting Fraud Apps Using Hybrid Learning Approach: A Survey

Each individual in the planet are mobile phone users in fact smart-phone users with android applications. So, due to this attractiveness and well-known concept there will be a hasty growth in mobile technology. And in addition in information mining, mining the required information from a fastidious application is exceptionally troublesome. Consolidating these two ideas of ranking frauds in android market and taking out required information is gone exceptionally tough.The mobile phone Apps has developed at massive speed in some years; as for march 2017, there are nearby 2.8 million Apps at google play and 2.2 Apps at Google Apps store. In addition, there are over 400,000 self-governing app developers all fighting for the attention of the same potential clients. The Google App Store saw 128,000 new business apps alone in 2014 and the mobile gaming category alone has contest to the tune of almost 300,000 apps. Here the major need to make fraud search in Apps is by searching the high ranked applications up to 30-40 which may be ranked high in some time or the applications which are in those high ranked lists should be confirmed but this is not applied for thousands of applications added per day. So, go for wide examination by applying some procedure to every application to judge its ranking. Discovery of ranking fraud for mobile phone applications, require a flawless, fraud less and result that show correct application accordingly provide ranking; where really make it occur by searching fraud of applications. They create fraud of App by ranked high the App by methods using such human water armies and bot farms; where they create fraud by downloading application through different devices and provide fake ratings and reviews. So, extract critical data connecting particular application such as review which was called comments and lots of other information, to mine and place algorithm to identify fakeness in application rank

Towards Automated Android App Collusion Detection

Android OS supports multiple communication methods between apps. This opens the possibility to carry out threats in a collaborative fashion, c.f. the Soundcomber example from 2011. In this paper we provide a concise definition of collusion and report on a number of automated detection approaches, developed in co-operation with Intel Security

A Cybersecurity review of Healthcare Industry

Antecedentes La ciberseguridad no es un concepto nuevo de nuestros días. Desde los años 60 la ciberseguridad ha sido un ámbito de discusión e investigación. Aunque los mecanismos de defensa en materia de seguridad han evolucionado, las capacidades del atacante también se han incrementado de igual o mayor manera. Prueba de este hecho es la precaria situación en materia de ciberseguridad de muchas empresas, que ha llevado a un incremento de ataques de ransomware y el establecimiento de grandes organizaciones criminales dedicadas al cibercrimen. Esta situación, evidencia la necesidad de avances e inversión en ciberseguridad en multitud de sectores, siendo especialmente relevante en la protección de infraestructuras críticas. Se conoce como infraestructuras críticas aquellas infraestructuras estratégicas cuyo funcionamiento es indispensable y no permite soluciones alternativas, por lo que su perturbación o destrucción tendría un grave impacto sobre los servicios esenciales. Dentro de esta categorización se encuentran los servicios e infraestructuras sanitarias. Estas infraestructuras ofrecen un servicio, cuya interrupción conlleva graves consecuencias, como la pérdida de vidas humanas. Un ciberataque puede afectar a estos servicios sanitarios, llevando a su paralización total o parcial, como se ha visto en recientes incidentes, llevando incluso a la pérdida de vidas humanas. Además, este tipo de servicios contienen multitud de información personal de carácter altamente sensible. Los datos médicos son un tipo de datos con alto valor en mercados ilegales, y por tanto objetivos de ataques centrados en su robo. Por otra parte, se debe mencionar, que al igual que otros sectores, actualmente los servicios sanitarios se encuentran en un proceso de digitalización. Esta evolución, ha obviado la ciberseguridad en la mayoría de sus desarrollos, contribuyendo al crecimiento y gravedad de los ataques previamente mencionados. - Metodología e investigación El trabajo presentado en esta tesis sigue claramente un método experimental y deductivo. Está investigación se ha centrado en evaluar el estado de la ciberseguridad en infraestructuras sanitarias y proponer mejoras y mecanismos de detección de ciberataques. Las tres publicaciones científicas incluidas en esta tesis buscan dar soluciones y evaluar problemas actuales en el ámbito de las infraestructuras y sistemas sanitarios. La primera publicación, 'Mobile malware detection using machine learning techniques', se centró en desarrollar nuevas técnicas de detección de amenazas basadas en el uso de tecnologías de inteligencia artificial y ‘machine learning’. Esta investigación fue capaz de desarrollar un método de detección de aplicaciones potencialmente no deseadas y maliciosas en entornos móviles de tipo Android. Además, tanto en el diseño y creación se tuvo en cuenta las necesidades específicas de los entornos sanitarios. Buscando ofrecer una implantación sencilla y viable de acorde las necesidades de estos centros, obteniéndose resultados satisfactorios. La segunda publicación, 'Interconnection Between Darknets', buscaba identificar y detectar robos y venta de datos médicos en darknets. El desarrollo de esta investigación conllevó el descubrimiento y prueba de la interconexión entre distintas darknets. La búsqueda y el análisis de información en este tipo de redes permitió demostrar como distintas redes comparten información y referencias entre ellas. El análisis de una darknet implica la necesidad de analizar otras, para obtener una información más completa de la primera. Finalmente, la última publicación, 'Security and privacy issues of data-over-sound technologies used in IoT healthcare devices' buscó investigar y evaluar la seguridad de dispositivos médicos IoT ('Internet of Things'). Para desarrollar esta investigación se adquirió un dispositivo médico, un electrocardiógrafo portable, actualmente en uso por diversos hospitales. Las pruebas realizadas sobre este dispositivo fueron capaces de descubrir múltiples fallos de ciberseguridad. Estos descubrimientos evidenciaron la carencia de certificaciones y revisiones obligatorias en materia ciberseguridad en productos sanitarios, comercializados actualmente. Desgraciadamente la falta de presupuesto dedicado a investigación no permitió la adquisición de varios dispositivos médicos, para su posterior evaluación en ciberseguridad. - Conclusiones La realización de los trabajos e investigaciones previamente mencionadas permitió obtener las siguientes conclusiones. Partiendo de la necesidad en mecanismos de ciberseguridad de las infraestructuras sanitarias, se debe tener en cuenta su particularidad diseño y funcionamiento. Las pruebas y mecanismos de ciberseguridad diseñados han de ser aplicables en entornos reales. Desgraciadamente actualmente en las infraestructuras sanitarias hay sistemas tecnológicos imposibles de actualizar o modificar. Multitud de máquinas de tratamiento y diagnostico cuentan con software y sistemas operativos propietarios a los cuales los administradores y empleados no tienen acceso. Teniendo en cuenta esta situación, se deben desarrollar medidas que permitan su aplicación en este ecosistema y que en la medida de los posible puedan reducir y paliar el riesgo ofrecido por estos sistemas. Esta conclusión viene ligada a la falta de seguridad en dispositivos médicos. La mayoría de los dispositivos médicos no han seguido un proceso de diseño seguro y no han sido sometidos a pruebas de seguridad por parte de los fabricantes, al suponer esto un coste directo en el desarrollo del producto. La única solución en este aspecto es la aplicación de una legislación que fuerce a los fabricantes a cumplir estándares de seguridad. Y aunque actualmente se ha avanzado en este aspecto regulatorio, se tardaran años o décadas en sustituir los dispositivos inseguros. La imposibilidad de actualizar, o fallos relacionados con el hardware de los productos, hacen imposible la solución de todos los fallos de seguridad que se descubran. Abocando al reemplazo del dispositivo, cuando exista una alternativa satisfactoria en materia de ciberseguridad. Por esta razón es necesario diseñar nuevos mecanismos de ciberseguridad que puedan ser aplicados actualmente y puedan mitigar estos riesgos en este periodo de transición. Finalmente, en materia de robo de datos. Aunque las investigaciones preliminares realizadas en esta tesis no consiguieron realizar ningún descubrimiento significativo en el robo y venta de datos. Actualmente las darknets, en concreto la red Tor, se han convertido un punto clave en el modelo de Ransomware as a Business (RaaB), al ofrecer sitios webs de extorsión y contacto con estos grupos