Towards Automatically Detecting Promotional Attacks in Mobile App Store

• 孫, 博

• 秋山, 満昭

• 森, 達哉

書誌事項

タイトル別名

• モバイルアプリストアにおけるプロモーショナル攻撃の自動検知システム

抄録

モバイルアプリの配布プラットフォームのエコシステムにおいては，モバイルアプリストアは重要な役割を果たしている．ユーザが好みのアプリを選択する際に，アプリストアに掲載されている情報 （レーティング，レビュー，ダウンロード数等） を参考に利用することは一般的である．そこで，攻撃者は上記のような掲載情報を悪用してプロモーショナル攻撃を仕掛けることは可能である．例えば，攻撃者は偽のレーティングとレビューを介して悪性アプリの評判を上げることにより，その悪性アプリを多くのユーザにダウンロード?感染させる．本発表では，プロモーショナル攻撃を検知できるシステムの構造とシステム性能の評価結果を報告する．

Mobile app stores play a vital role in the ecosystem of mobile device software distribution platforms. When a user finds an app of interest, he / she can acquire useful data from the app store to inform his / her decision of whether to install the app. Therefore, miscreants can leverage such channels to conduct promotional attacks, i.e., a miscreant may promote a malicious app by endowing it with a good reputation via fake ratings and reviews to encourage would-be victims to install the app. In this paper, we describe the structure of our system called PADetective and the result of performance evaluation.

収録刊行物

• コンピュータセキュリティシンポジウム2016論文集

  コンピュータセキュリティシンポジウム2016論文集 2016 (2), 1040-1047, 2016-10-04

キーワード

• MWSトラック，モバイルアプリストア，プロモーショナル攻撃，評判とメタ情報，機械学習

詳細情報

• CRID: 1050855522083638912
• NII論文ID: 170000173803
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00175817/
• 本文言語コード: en
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles