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宋Hyun,肖恩·杨Aziz Mohaisen Ching-Hsien许, ”移动安全技术的进步”,移动信息系统, 卷。2016年, 文章的ID9501918, 2 页面, 2016年。 https://doi.org/10.1155/2016/9501918
移动安全技术的进步
互联网智能手机和平板电脑等移动设备实现了计算与传统的个人电脑和网络功能。爆炸的移动设备被用于工作也成为一种痛苦采用用户和组织。例如,information-stealing广泛存在的应用程序提出了实质性的安全和隐私问题。最近,有爆炸的物联网将使我们越来越依靠聪明、互联设备在我们生活的方方面面。例子包括智能系统、智能车辆、和可穿戴设备如智能手表和数字眼镜。在这样总是连接环境中,移动设备仍将是一个至关重要的网关从个人的角度和交联的事情提供了新的可能性影响商业智能和交换各种数据项。这也可能导致各种各样的新的潜在风险有关安全和隐私,必须考虑。因此,它是非常重要的,开发安全技术为移动系统,特别是处理移动设备。
因此,这个特殊问题的主要动机是为了召集人员,从业人员、决策者、和硬件和软件开发人员的移动系统探索最新的理解和移动设备的安全和隐私的进步,应用程序和系统。
我们收到了36提交覆盖所有的移动安全领域。每一个收到的提交至少三个评论。根据论文题目,评审反馈的评审人员,和后续讨论客人编辑,我们选择了7篇论文为这个特殊的问题。
篇题为“有效的Ransomware预防技术Android平台上使用过程监控”的美国歌等人提出了一个有效的方法来防止攻击修改Ransomware在Android平台上。拟议的技术规定和集中监控流程和具体文件目录使用统计方法基于处理器的使用,内存使用量和I / O率,这样的过程能被探测到的异常行为。该技术可以检测ransomware即使你不拯救它的模式。检测它的速度是非常快的,因为它可以在Android源代码实现相反的移动应用程序。
本文题为“在移动设备上优于检测有害数据”S.-W。张成泽和G.-Y。金正日的危害性提出一个方法来评估自动基于人工神经网络的输入图像。该方法首先检测到人脸区域基于其特定功能从输入图像。接下来,基于颜色特征,本研究确定了人类皮肤颜色区域随着候选区域的乳头,代表危害人体的一个部分。最后,该方法去除nonnipple地区检测到的候选人中使用人工神经网络。
这篇论文题为“加强个人的安全与三维显示身份证号码”M.-K。李等人提供了一个新颖的解决方案基于三维空间,特别适合裸眼三维(3 d)显示许多智能手机和手持游戏机。“3 d点”的用户可以登录,而附近的shoulder-surfers获得任何优势。详细的实验执行可用性分析验证了该方案的有效性与现有的方法。
纸”的网络异常检测车辆:信任与亲和力传播管理方案”由美国杨等人介绍了一种基于信任的异常检测方案接受静脉注射,一些恶意或无法汽车现有的道路。该方案通过允许静脉注射检测异常车辆,相互沟通,最后收敛到一些值得信赖的簇头(CHs)。定期,CHs负责星团内的信任管理。此外,该计划是提高分布式监督机制和中央声誉仲裁员保证鲁棒性和检测过程的公平。
这篇题为“智能手机安全分析和改善指纹身份验证”中州。乔等人确定几个漏洞目前部署的智能手机配备指纹验证服务通过分析服务的应用程序。中州。乔等人演示实际通过两个概念验证码,利用这些漏洞的攻击。第一次攻击,恶意应用程序可以获得受害者的主人的指纹图像智能手机与服务应用程序通过消息的进程间通信。在第二次攻击中,攻击者可以通过解码文件提取指纹特征包含加密的形式。
论文题为“面向功能的移动恶意软件分析急救”j .张成泽和h k金提出了一个新颖的方法面向功能的恶意软件分析方法分析的基础上可疑的API调用模式。相反提取API调用模式的恶意软件在每个家庭中,j .张成泽和h k金集中提取这种模式对于某些恶意的功能。该方法转储内存部分,应用程序分配和提取可疑API从字节码序列与预定义的可疑API列表进行比较。通过API调用匹配模式与我们的数据库功能,该方法确定是否恶意。
一篇题为“一种新的迭代和动态信任计算模型对大规模P2P网络”由z谭等人提出了一种迭代和动态信任计算模型命名IDTrust(迭代和动态信任模型)根据这些属性。首先,提出了一种三层分布式信任通信体系结构在IDTrust以单独的证据收集和信任决定从P2P服务。然后迭代动态信任计算方法提出了改进效率,只有最新的证据在哪里登记在一个迭代计算。在这些的基础上,直接的信任模型,间接信任模型,和全球与显式和隐式信任模型提出了证据。
最后,我们认为,读者会发现这些论文有趣和有用的,我们希望他们会喜欢。
确认
我们要感谢所有的作者提交了他们的研究这个特殊的问题。我们也感谢这一领域的许多专家参与评审过程,提供有用的建议作者改善他们的工作。我们想表达我们的感谢主编David Taniar博士对他的支持在这个特殊的问题。我们也感谢全球研究实验室项目通过国家研究基金会(nrf - 2014 k1a1a2043029)极大的帮助支持我们的工作。
宋Hyun易
阿齐兹Mohaisen
肖恩·杨
Ching-Hsien许
版权
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