Security threats management in android systems

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Sara Silva
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/55037
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e Computadores
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spelling Security threats management in android systemsGestão de ameaças de segurança em sistemas androidMobile devices securityData analysisIntrusion detecting systemAndroidMalware classificationSegurança em dispositivos moveisAnálise de dadosSistemas de deteção de ameaçasGestão de ameaçasEngenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e TecnologiasDissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e ComputadoresWith the exponential use of mobile phones to handle sensitive information, the intrusion systems development has also increased. Malicious software is constantly being developed and the intrusion techniques are increasingly more sophisticated. Security protection systems trying to counteract these intrusions are constantly being improved and updated. Being Android one of the most popular operating systems, it became an intrusion’s methods development target. Developed security solutions constantly monitor their host system and by accessing a set of defined parameters they try to find potentially harmful changes. An important topic when addressing malicious applications detection is the malware identification and characterization. Usually, to separate the normal system behavior from the malicious behavior, security systems employ machine learning or data mining techniques. However, with the constant evolution of malicious applications, such techniques are still far from being capable of completely responding to the market needs. This dissertation aim was to verify if malicious behavior patterns definition is a viable way of addressing this challenge. As part of the proposed research two data mining classification models were built and tested with the collected data, and their performances were compared. the RapidMiner software was used for the proposed model development and testing, and data was collected from the FlowDroid application. To facilitate the understanding of the security potential of the Android framework, research was done on the its architecture, overall structure, and security methods, including its protection mechanisms and breaches. It was also done a study on models threats/attacks’ description, as well as, on the current existing applications for anti-mobile threats, analyzing their strengths and weaknesses.Com o uso exponencial de telefones para lidar com informações sensíveis, o desenvolvimento de sistemas de intrusão também aumentou. Softwares maliciosos estão constantemente a ser desenvolvidos e as técnicas de intrusão são cada vez mais sofisticadas. Para neutralizar essas intrusões, os sistemas de proteção de segurança precisam constantemente de ser melhorados e atualizados. Sendo o Android um dos sistemas operativos (SO) mais populares, tornou-se também num alvo de desenvolvimento de métodos de intrusão. As soluções de segurança desenvolvidas monitoram constantemente o sistema em que se encontram e acedendo a um o conjunto definido de parâmetros procuram alterações potencialmente prejudiciais. Um tópico importante ao abordar aplicações mal-intencionadas é a identificação e caracterização do malware. Normalmente, para separar o comportamento normal do sistema do comportamento mal-intencionado, os sistemas de segurança empregam técnicas de machine learning ou de data mining. No entanto, com a constante evolução das aplicações maliciosas, tais técnicas ainda estão longe de serem capazes de responder completamente às necessidades do mercado. Esta dissertação teve como objetivo verificar se os padrões de comportamento malicioso são uma forma viável de enfrentar esse desafio. Para responder à pesquisa proposta foram construídos e testados dois modelos de classificação de dados, usando técnicas de data mining, e com os dados recolhidos compararam-se os seus desempenhos. Para o desenvolvimento e teste do modelo proposto foi utilizado o software RapidMiner, e os dados foram recolhidos através do uso da aplicação FlowDroid. Para facilitar a compreensão sobre as potencialidades de segurança da framework do Android, realizou-se uma pesquisa sobre a sua arquitetura, estrutura geral e métodos de segurança, incluindo seus mecanismos de defesa e algumas das suas limitações. Além disso, realizou-se um estudo sobre algumas das atuais aplicações existentes para a defesa contra aplicações maliciosas, analisando os seus pontos fortes e fracos.Santos, HenriqueLopes, Sérgio F.Universidade do MinhoCosta, Sara Silva20172017-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/55037eng201925311info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:52:47Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/55037Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:52:00.140523Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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