Effiziente und erklärbare Erkennung von mobiler Schadsoftware mittels maschineller Lernmethoden

In recent years, mobile devices shipped with Google’s Android operating system have become ubiquitous. Due to their popularity and the high concentration of sensitive user data on these devices, however, they have also become a profitable target of malware authors. As a result, thousands of new malware instances targeting Android are found almost every day. Unfortunately, common signature-based methods often fail to detect these applications, as these methods can- not keep pace with the rapid development of new malware. Consequently, there is an urgent need for new malware detection methods to tackle this growing threat. In this thesis, we address the problem by combining concepts of static analysis and machine learning, such that mobile malware can be detected directly on the mobile device with low run-time overhead. To this end, we first discuss our analysis results of a sophisticated malware that uses an ultrasonic side channel to spy on unwitting smartphone users. Based on the insights we gain throughout this thesis, we gradually develop a method that allows detecting Android malware in general. The resulting method performs a broad static analysis, gathering a large number of features associated with an application. These features are embedded in a joint vector space, where typical patterns indicative of malware can be automatically identified and used for explaining the decisions of our method. In addition to an evaluation of its overall detection and run-time performance, we also examine the interpretability of the underlying detection model and strengthen the classifier against realistic evasion attacks. In a large set of experiments, we show that the method clearly outperforms several related approaches, including popular anti-virus scanners. In most experiments, our approach detects more than 90% of all malicious samples in the dataset at a low false positive rate of only 1%. Furthermore, even on older devices, it offers a good run-time performance, and can output a decision along with a proper explanation within a few seconds, despite the use of machine learning techniques directly on the mobile device. Overall, we find that the application of machine learning techniques is a promising research direction to improve the security of mobile devices. While these techniques alone cannot defeat the threat of mobile malware, they at least raise the bar for malicious actors significantly, especially if combined with existing techniques.Die Verbreitung von Smartphones, insbesondere mit dem Android-Betriebssystem, hat in den vergangenen Jahren stark zugenommen. Aufgrund ihrer hohen Popularität haben sich diese Geräte jedoch zugleich auch zu einem lukrativen Ziel für Entwickler von Schadsoftware entwickelt, weshalb mittlerweile täglich neue Schadprogramme für Android gefunden werden. Obwohl verschiedene Lösungen existieren, die Schadprogramme auch auf mobilen Endgeräten identifizieren sollen, bieten diese in der Praxis häufig keinen ausreichenden Schutz. Dies liegt vor allem daran, dass diese Verfahren zumeist signaturbasiert arbeiten und somit schädliche Programme erst zuverlässig identifizieren können, sobald entsprechende Erkennungssignaturen vorhanden sind. Jedoch wird es für Antiviren-Hersteller immer schwieriger, die zur Erkennung notwendigen Signaturen rechtzeitig bereitzustellen. Daher ist die Entwicklung von neuen Verfahren nötig, um der wachsenden Bedrohung durch mobile Schadsoftware besser begegnen zu können. In dieser Dissertation wird ein Verfahren vorgestellt und eingehend untersucht, das Techniken der statischen Code-Analyse mit Methoden des maschinellen Lernens kombiniert, um so eine zuverlässige Erkennung von mobiler Schadsoftware direkt auf dem Mobilgerät zu ermöglichen. Die Methode analysiert hierfür mobile Anwendungen zunächst statisch und extrahiert dabei spezielle Merkmale, die eine Abbildung einer Applikation in einen hochdimensionalen Vektorraum ermöglichen. In diesem Vektorraum sind schließlich maschinelle Lernmethoden in der Lage, automatisch Muster zur Erkennung von Schadprogrammen zu finden. Die gefundenen Muster können dabei nicht nur zur Erkennung, sondern darüber hinaus auch zur Erklärung einer getroffenenen Entscheidung dienen. Im Rahmen einer ausführlichen Evaluation wird nicht nur die Erkennungsleistung und die Laufzeit der vorgestellten Methode untersucht, sondern darüber hinaus das gelernte Erkennungsmodell im Detail analysiert. Hierbei wird auch die Robustheit des Modells gegenüber gezielten Angriffe untersucht und verbessert. In einer Reihe von Experimenten kann gezeigt werden, dass mit dem vorgeschlagenen Verfahren bessere Ergebnisse erzielt werden können als mit vergleichbaren Methoden, sogar einschließlich einiger populärer Antivirenprogramme. In den meisten Experimenten kann die Methode Schadprogramme zuverlässig erkennen und erreicht Erkennungsraten von über 90% bei einer geringen Falsch-Positiv-Rate von 1%

Konzepte für Datensicherheit und Datenschutz in mobilen Anwendungen

Smart Devices und insbesondere Smartphones nehmen eine immer wichtigere Rolle in unserem Leben ein. Aufgrund einer kontinuierlich anwachsenden Akkulaufzeit können diese Geräte nahezu ununterbrochen mitgeführt und genutzt werden. Zusätzlich sorgen stetig günstiger werdende Mobilfunktarife und ansteigende Datenraten dafür, dass den Nutzern mit diesen Geräten eine immerwährende Verbindung zum Internet zur Verfügung steht. Smart Devices sind dadurch nicht mehr reine Kommunikationsmittel sondern ebenfalls Informationsquellen. Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl an Anwendungen von Drittanbietern für diese Geräte. Dank der darin verbauten Sensoren, können darauf beispielsweise ortsbasierte Anwendungen, Gesundheitsanwendungen oder Anwendungen für die Industrie 4.0 ausgeführt werden, um nur einige zu nennen. Solche Anwendungen stellen allerdings nicht nur ein großes Nutzen-, sondern zu gleich ein immenses Gefahrenpotential dar. Über die Sensoren können die unterschiedlichsten Kontextdaten erfasst und relativ präzise Rückschlüsse auf den Nutzer gezogen werden. Daher sollte bei diesen Geräten ein besonderes Augenmerk auf die Datensicherheit und insbesondere auf den Datenschutz gelegt werden. Betrachtet man allerdings die bestehenden Datensicherheits- und Datenschutzkomponenten in den aktuell vorherrschenden mobilen Plattformen, so fällt auf, dass keine der Plattformen die speziellen Anforderungen an ein mobiles Datensicherheits- und Datenschutzsystem zufriedenstellend erfüllt. Aus diesem Grund steht im Zentrum der vorliegende Arbeit die Konzeption und Umsetzung neuartiger Datensicherheits- und Datenschutzkonzepte für mobile Anwendungen. Hierfür werden die folgenden fünf Forschungsbeiträge erbracht: [FB1] Bestehende Datensicherheits- und Datenschutzkonzepte werden analysiert, um deren Schwachstellen zu identifizieren. [FB2] Ein kontextsensitives Berechtigungsmodell wird erstellt. [FB3] Das Berechtigungsmodell wird in einem flexiblen Datenschutzsystem konzeptionell eingebettet und anschließend implementiert. [FB4] Das Datenschutzsystem wird zu einem holistischen Sicherheitssystem erweitert. [FB5] Das daraus entstandene holistische Sicherheitssystem wird evaluiert. Um die Forschungsziele zu erreichen, wird mit dem Privacy Policy Model (PPM) ein gänzlich neues Modell zur Formulierung von feingranularen Berechtigungsregeln eingeführt, die es dem Nutzer ermöglichen, je nach Bedarf, einzelne Funktionseinheiten einer Anwendung zu deaktivieren, um dadurch die Zugriffsrechte der Anwendung einzuschränken. Zusätzlich kann der Nutzer auch die Genauigkeit der Daten, die der Anwendung zur Verfügung gestellt werden, reduzieren. Das PPM wird in der Privacy Policy Platform (PMP) implementiert. Die PMP ist ein Berechtigungssystem, das nicht nur für die Einhaltung der Datenschutzrichtlinien sorgt, sondern auch einige der Schutzziele der Datensicherheit erfüllt. Für die PMP werden mehrere Implementierungsstrategien diskutiert und deren Vor- und Nachteile gegeneinander abgewogen. Um neben den Datenschutz auch die Datensicherheit gewährleisten zu können, wird die PMP um den Secure Data Container (SDC) erweitert. Mit dem SDC können sensible Daten sicher gespeichert und zwischen Anwendungen ausgetauscht werden. Die Anwendbarkeit der PMP und des SDCs wird an Praxisbeispielen aus vier unterschiedlichen Domänen (ortsbasierte Anwendungen, Gesundheitsanwendungen, Anwendungen in der Industrie 4.0 und Anwendungen für das Internet der Dinge) demonstriert. Bei dieser Analyse zeigt sich, dass die Kombination aus PMP und SDC nicht nur sämtliche Schutzziele, die im Rahmen der vorliegenden Arbeit relevant sind und sich am ISO-Standard ISO/IEC 27000:2009 orientieren, erfüllt, sondern darüber hinaus sehr performant ist. Durch die Verwendung der PMP und des SDCs kann der Akkuverbrauch von Anwendungen halbiert werden