プロジェクトの概要
本プロジェクトでは、アドウェアや遠隔監視ツールなどの「潜在的に望ましくないアプリケーション」（PUA）を検知・分類するシステム CLAP を開発しています。ネットワークセキュリティシステムでアラートを発するPUAの数は増え続け、その分析がインシデント対応チームの処理能力を圧迫するまでになっています。チームはより深刻な脅威をもたらすマルウェアに注力する必要があるため、PUAをマルウェアや良性アプリから体系的に区別できるシステムへの需要が高まっています。私たちのアプローチは、アプリが発行するDNSクエリを活用します。サードパーティマーケットから収集した大規模なAndroidアプリのサンプルを用いて、まずDNSクエリがPUAの検知と分類に有用な情報を提供しうることを明らかにしました。さらに、既存のDNSブラックリストではこれらのタスクに限界があることを検証し、CLAPシステムが高い精度で動作することを明らかにしました。
データセット
本研究プロジェクトで使用したデータセットを以下のとおり公開しています：
データセットには、237種類に及ぶ5,340件のPUAが含まれます。PUAは、アンチウイルスソフトウェアによる検知名に特定のキーワード（“pua”、“pup”、“adware”、“unwanted”、“ ad”、“/ad”）が含まれるものを検索して特定しました。また、マルウェアおよび良性アプリ5,340件も含まれます。CSVのフィールドは、ラベル、アンチウイルスソフトウェアによる検知名、sha1sum、アプリマーケット、ファイル名、抽出したFQDNです。
CLAPデータセットの利用を希望される方は、大学または企業のメールアカウントからメールでご連絡ください。
メールには、氏名、所属、データセットの利用目的を記載してください。これらの情報は確認のために使用します。学生の方は、指導教員の氏名と所属もお知らせください。
データセットを利用した論文や記事では、以下の論文を引用してください。
発表文献
- Mitsuhiro HATADA and Tatsuya MORI, “CLAP: Classification of Android PUAs by Similarity of DNS Queries,” IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, Vol. 103-D, No. 2, pp. 265–275, January 2020 [PDF]
謝辞
本研究の一部は、JSPS科研費 基盤研究(B)（課題番号 JP16H02832）の助成を受けたものです。