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Verwendung von Klonerkennung zum Auffinden von Signaturen von Malware-Familien: Eine Fallstudie über FinSpy

Scheidweiler, Nils und Schäfer, André und Amme, Wolfram und Heinze, Thomas (2021) Verwendung von Klonerkennung zum Auffinden von Signaturen von Malware-Familien: Eine Fallstudie über FinSpy. In: Tagungsband zum 21. Kolloquium Programmiersprachen und Grundlagen der Programmierung, KPS 2021 (2021/7), Seite 75. 21. Kolloquium Programmiersprachen und Grundlagen der Programmierung, 2021-09-27 - 2021-09-29, Kiel, Deutschland. ISSN ISSN 2194-6639.

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Offizielle URL: https://www.uni-kiel.de/journals/receive/jportal_jparticle_00000382

Kurzfassung

Bei der Entwicklung von Malware wird oftmals existierender Code wiederverwendet. Die Suche nach Code, der bekannter Malware ähnelt, kann daher für die Malwaredetektion eine vielversprechende Strategie sein. Nach einer Vorstellung verschiedener Techniken zur Malwaredetektion analysieren wir die Verwendung des Klon-Detektors StoneDetector zum Auffinden von Android-Malware. StoneDetector erzeugt aus Quellcode die Kontrollflussgraphen und wandelt diese in Dominatorbäume um. Durch die Extraktion derPfade von den Blättern zur Wurzel eines Dominatorbaums werden Beschreibungsmengen gebildet. Mithilfe von bösartigen Samples einer Malwarefamilie und gutartigen Samples werden Beschreibungsmengen gesucht, die in den meisten bösartigen Samples, aber nicht in den Gutartigen vorkommen und diese Beschreibungsmengen als Signatur der Malwarefamilie extrahiert. Die Machbarkeit des Ansatzes wird anhand einer Fallstudie mit Android-Samples der FinSpy-Malwarefamilie gezeigt. Es werden 31 FinSpy und 20 gutartige Samples in eine Trainings- und eine Testmenge unterteilt und die Signatur mithilfe der Samples der Trainingsmenge gebildet. Für die Beurteilung wird die FinSpySignatur in bösartigen und gutartigen Samples der Testmenge gesucht. Es kann gezeig twerden, dass mit dem Ansatz alle getesteten bösartigen und gutartigen Samples richtig klassifiziert werden.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/144490/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Verwendung von Klonerkennung zum Auffinden von Signaturen von Malware-Familien: Eine Fallstudie über FinSpy
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Scheidweiler, Nilsnils.scheidweiler (at) uni-jena.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schäfer, AndréFriedrich-Schiller-Universität JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Amme, Wolframwolfram.amme (at) uni-jena.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Heinze, Thomasthomas.heinze (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2021
Erschienen in:Tagungsband zum 21. Kolloquium Programmiersprachen und Grundlagen der Programmierung, KPS 2021
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seite 75
Name der Reihe:Kiel Computer Science Series
ISSN:ISSN 2194-6639
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Malware, Klonerkennung, FinSpy
Veranstaltungstitel:21. Kolloquium Programmiersprachen und Grundlagen der Programmierung
Veranstaltungsort:Kiel, Deutschland
Veranstaltungsart:Andere
Veranstaltungsbeginn:27 September 2021
Veranstaltungsende:29 September 2021
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Intelligente Analysen und Methoden zur sicheren Softwareentwicklung
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > Sichere Digitale Systeme
Hinterlegt von: Heinze, Thomas
Hinterlegt am:18 Okt 2021 08:31
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:43

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