Publication: Mining structural and behavioral patterns in smart malware
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Publication date
2014-10
Defense date
2014-10-16
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Abstract
Smart devices equipped with powerful sensing, computing and networking capabilities
have proliferated lately, ranging from popular smartphones and tablets
to Internet appliances, smart TVs, and others that will soon appear (e.g., watches,
glasses, and clothes). One key feature of such devices is their ability to incorporate
third-party apps from a variety of markets. This poses strong security and privacy issues
to users and infrastructure operators, particularly through software of malicious
(or dubious) nature that can easily get access to the services provided by the device
and collect sensory data and personal information.
Malware in current smart devices—mostly smartphones and tablets—has rocketed
in the last few years, supported by sophisticated techniques (e.g., advanced
obfuscation and targeted infection and activation engines) purposely designed to
overcome security architectures currently in use by such devices. This phenomenon
is known as the proliferation of smart malware. Even though important advances
have been made on malware analysis and detection in traditional personal computers
during the last decades, adopting and adapting those techniques to smart devices
is a challenging problem. For example, power consumption is one major constraint
that makes unaffordable to run traditional detection engines on the device, while
externalized (i.e., cloud-based) techniques raise many privacy concerns.
This Thesis examines the problem of smart malware in such devices, aiming at designing and developing new approaches to assist security analysts and end users in
the analysis of the security nature of apps. We first present a comprehensive analysis
on how malware has evolved over the last years, as well as recent progress made to
analyze and detect malware. Additionally, we compile a suit of the most cutting-edge
open source tools, and we design a versatile and multipurpose research laboratory for
smart malware analysis and detection.
Second, we propose a number of methods and techniques aiming at better analyzing
smart malware in scenarios with a constant and large stream of apps that
require security inspection. More precisely, we introduce Dendroid, an effective system
based on text mining and information retrieval techniques. Dendroid uses static
analysis to measures the similarity between malware samples, which is then used to
automatically classify them into families with remarkably accuracy. Then, we present
Alterdroid, a novel dynamic analysis technique for automatically detecting hidden or
obfuscated malware functionality. Alterdroid introduces the notion of differential fault
analysis for effectively mining obfuscated malware components distributed as parts
of an app package.
Next, we present an evaluation of the power-consumption trade-offs among different
strategies for off-loading, or not, certain security tasks to the cloud. We develop
a system for testing several functional tasks and metering their power consumption
called Meterdroid. Based on the results obtained in this analysis, we then propose a
cloud-based system, called Targetdroid, that addresses the problem of detecting targeted
malware by relying on stochastic models of usage and context events derived
from real user traces. Based on these models, we build an efficient automatic testing
system capable of triggering targeted malware. Finally, based on the conclusions extracted from this Thesis, we propose a number
of open research problems and future directions where there is room for research
Los dispositivos inteligentes se han posicionado en pocos años como aparatos altamente populares con grandes capacidades de cómputo, comunicación y sensorización. Entre ellos se encuentran dispositivos como los teléfonos móviles inteligentes (o smartphones), las televisiones inteligentes, o más recientemente, los relojes, las gafas y la ropa inteligente. Una característica clave de este tipo de dispositivos es su capacidad para incorporar aplicaciones de terceros desde una gran variedad de mercados. Esto plantea fuertes problemas de seguridad y privacidad para sus usuarios y para los operadores de infraestructuras, sobre todo a través de software de naturaleza maliciosa (o malware), el cual es capaz de acceder fácilmente a los servicios proporcionados por el dispositivo y recoger datos sensibles de los sensores e información personal. En los últimos años se ha observado un incremento radical del malware atacando a estos dispositivos inteligentes—principalmente a smartphones—y apoyado por sofisticadas técnicas diseñadas para vencer los sistemas de seguridad implantados por los dispositivos. Este fenómeno ha dado pie a la proliferación de malware inteligente. Algunos ejemplos de estas técnicas inteligentes son el uso de métodos de ofuscación, de estrategias de infección dirigidas y de motores de activación basados en el contexto. A pesar de que en las últimos décadas se han realizado avances importantes en el análisis y la detección de malware en los ordenadores personales, adaptar y portar estas técnicas a los dispositivos inteligentes es un problema difícil de resolver. En concreto, el consumo de energía es una de las principales limitaciones a las que están expuestos estos dispositivos. Dicha limitación hace inasequible el uso de motores tradicionales de detección. Por el contrario, el uso de estrategias de detección externalizadas (es decir, basadas en la nube) suponen una gran amenaza para la privacidad de sus usuarios. Esta tesis analiza el problema del malware inteligente que adolece a estos dispositivos, con el objetivo de diseñar y desarrollar nuevos enfoques que permitan ayudar a los analistas de seguridad y los usuarios finales en la tarea de analizar aplicaciones. En primer lugar, se presenta un análisis exhaustivo sobre la evolución que el malware ha seguido en los últimos años, así como los avances más recientes enfocados a analizar apps y detectar malware. Además, integramos y extendemos las herramientas de código abierto más avanzadas utilizadas por la comunidad, y diseñamos un laboratorio que permite analizar malware inteligente de forma versátil y polivalente. En segundo lugar, se proponen una serie de técnicas dirigida a mejorar el análisis de malware inteligente en escenarios dónde se requiere analizar importantes cantidad de muestras. En concreto, se propone Dendroid, un sistema basado en minería de textos que permite analizar conjuntos de apps de forma eficaz. Dendroid hace uso de análisis estático de código para extraer una medida de la similitud entre distintas las muestras de malware. Dicha distancia permitirá posteriormente clasificar cada muestra en su correspondiente familia de malware de forma automática y con gran precisión. Por otro lado, se propone una técnica de análisis dinámico de código, llamada Alterdroid, que permite detectar automáticamente funcionalidad oculta y/o ofuscada. Alterdroid introduce la un nuevo método de análisis basado en la inyección de fallos y el análisis diferencial del comportamiento asociado. Por último, presentamos una evaluación del consumo energético asociado a diferentes estrategias de externalización usadas para trasladar a la nube determinadas tareas de seguridad. Para ello, desarrollamos un sistema llamado Meterdroid que permite probar distintas funcionalidades y medir su consumo. Basados en los resultados de este análisis, proponemos un sistema llamado Targetdroid que hace uso de la nube para abordar el problema de la detección de malware dirigido o especializado. Dicho sistema hace uso de modelos estocásticos para modelar el comportamiento del usuario así como el contexto que les rodea. De esta forma, Targetdroid permite, además, detectar de forma automática malware dirigido por medio de estos modelos. Para finalizar, a partir de las conclusiones extraídas en esta Tesis, identificamos una serie de líneas de investigación abiertas y trabajos futuros basados.
Los dispositivos inteligentes se han posicionado en pocos años como aparatos altamente populares con grandes capacidades de cómputo, comunicación y sensorización. Entre ellos se encuentran dispositivos como los teléfonos móviles inteligentes (o smartphones), las televisiones inteligentes, o más recientemente, los relojes, las gafas y la ropa inteligente. Una característica clave de este tipo de dispositivos es su capacidad para incorporar aplicaciones de terceros desde una gran variedad de mercados. Esto plantea fuertes problemas de seguridad y privacidad para sus usuarios y para los operadores de infraestructuras, sobre todo a través de software de naturaleza maliciosa (o malware), el cual es capaz de acceder fácilmente a los servicios proporcionados por el dispositivo y recoger datos sensibles de los sensores e información personal. En los últimos años se ha observado un incremento radical del malware atacando a estos dispositivos inteligentes—principalmente a smartphones—y apoyado por sofisticadas técnicas diseñadas para vencer los sistemas de seguridad implantados por los dispositivos. Este fenómeno ha dado pie a la proliferación de malware inteligente. Algunos ejemplos de estas técnicas inteligentes son el uso de métodos de ofuscación, de estrategias de infección dirigidas y de motores de activación basados en el contexto. A pesar de que en las últimos décadas se han realizado avances importantes en el análisis y la detección de malware en los ordenadores personales, adaptar y portar estas técnicas a los dispositivos inteligentes es un problema difícil de resolver. En concreto, el consumo de energía es una de las principales limitaciones a las que están expuestos estos dispositivos. Dicha limitación hace inasequible el uso de motores tradicionales de detección. Por el contrario, el uso de estrategias de detección externalizadas (es decir, basadas en la nube) suponen una gran amenaza para la privacidad de sus usuarios. Esta tesis analiza el problema del malware inteligente que adolece a estos dispositivos, con el objetivo de diseñar y desarrollar nuevos enfoques que permitan ayudar a los analistas de seguridad y los usuarios finales en la tarea de analizar aplicaciones. En primer lugar, se presenta un análisis exhaustivo sobre la evolución que el malware ha seguido en los últimos años, así como los avances más recientes enfocados a analizar apps y detectar malware. Además, integramos y extendemos las herramientas de código abierto más avanzadas utilizadas por la comunidad, y diseñamos un laboratorio que permite analizar malware inteligente de forma versátil y polivalente. En segundo lugar, se proponen una serie de técnicas dirigida a mejorar el análisis de malware inteligente en escenarios dónde se requiere analizar importantes cantidad de muestras. En concreto, se propone Dendroid, un sistema basado en minería de textos que permite analizar conjuntos de apps de forma eficaz. Dendroid hace uso de análisis estático de código para extraer una medida de la similitud entre distintas las muestras de malware. Dicha distancia permitirá posteriormente clasificar cada muestra en su correspondiente familia de malware de forma automática y con gran precisión. Por otro lado, se propone una técnica de análisis dinámico de código, llamada Alterdroid, que permite detectar automáticamente funcionalidad oculta y/o ofuscada. Alterdroid introduce la un nuevo método de análisis basado en la inyección de fallos y el análisis diferencial del comportamiento asociado. Por último, presentamos una evaluación del consumo energético asociado a diferentes estrategias de externalización usadas para trasladar a la nube determinadas tareas de seguridad. Para ello, desarrollamos un sistema llamado Meterdroid que permite probar distintas funcionalidades y medir su consumo. Basados en los resultados de este análisis, proponemos un sistema llamado Targetdroid que hace uso de la nube para abordar el problema de la detección de malware dirigido o especializado. Dicho sistema hace uso de modelos estocásticos para modelar el comportamiento del usuario así como el contexto que les rodea. De esta forma, Targetdroid permite, además, detectar de forma automática malware dirigido por medio de estos modelos. Para finalizar, a partir de las conclusiones extraídas en esta Tesis, identificamos una serie de líneas de investigación abiertas y trabajos futuros basados.
Description
Mención Internacional en el título de doctor
Funcas. Premio Enrique Fuentes Quintana 2016.
Funcas. Premio Enrique Fuentes Quintana 2016.
Keywords
Smart devices, Security, Malware, Grayware, Smartphones, Privacy, Anomaly detection, Outsourced security, Targeted malware, Cloud analysis, Power consumption, Dendroid, Alterdroid, Targetdroid