通信解析に基づくスマートフォンアプリの異常検知手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-02-28
• タイトル: 通信解析に基づくスマートフォンアプリの異常検知手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Traffic analysis to detect abnormal smartphone application behavior
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: NTTセキュアプラットフォーム研究所
• 著者所属: NTTセキュアプラットフォーム研究所
• 著者所属: NTTセキュアプラットフォーム研究所
• 著者所属: NTTセキュアプラットフォーム研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Secure Platform Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Secure Platform Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Secure Platform Laboratories;NTT Secure Platform Laboratories
• 著者名: 張, 一凡; 温品, 貴大; 永渕, 幸雄; 谷川, 真樹
• 著者名(英): Iifan, Tyou; Takahiro, Nukushina; Yukio, Nagafuchi; Masaki, Tanikawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: スマートフォンの普及に伴い，そのセキュリティ管理が重要になってきている．スマートフォンではストレージ内のデータ以外に，電子決済や，IoT デバイスの制御 GW といったアプリが管理する金銭や物理的な安全性に直結する情報も保護を検討する必要がある．これらのアプリを安全に利用するため，既存の改ざん検知技術ではなどではバックドア等が仕込まれたアプリを十分に対策できるとは言えない．スマートフオン利用におけるリスクを低減するため，本研究ではスマートフォンアプリ毎にその通信データの解析を行い，異常通信の検知と正常通信範囲の可視化によって，アプリの安全性を確保するシステムを提案する．異常通信の検知では正常として通信を学習する期間や操作の不足に起因した過検知が課題となるが，提案システムはアプリの正常通信範囲 (制御ルール） を自動生成し，スマートフォン間で共有 ・ 連携することで，過検知を防止した機能提供を行う．本稿ではそのシステムの構成方法と対処の有効性評価を行う．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: With the spread of smartphones, its security management has become more important. For smartphones, it is also necessary to consider the protection of apps that control electronic payment and IoT devices which will cause direct monetary loss and physical damage, as well as data protection. Existing technology such as tamper detection, etc., is not enough user understandable and secure to deal with an application with backdoors. In order to reduce the risk of using smartphones, we propose a system that ensures apps is secure by analyzing traffic data for each smartphone app, generating normal traffic pattern and range of each app, visualizing the range and detecting the anomaly traffic. Over-detection is a problem to this type of anomaly detection systems, it occurs with the shortage of learning periods and lack age of operations between the learning periods. In the proposed system we solve this problem by share the automatically generates a normal traffic pattern and range among smartphones for each app. We evaluated the system configuration method and its effectiveness.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628305
• 書誌情報: 研究報告セキュリティ心理学とトラスト（SPT）; 巻 2019-SPT-32, 号 31, p. 1-6, 発行日 2019-02-28
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8671
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会