Erkennung von SMS-Spam-Botnets in Mobilgeräten

Der Short Message Service (SMS) wird weltweit häufig für die Kommunikation zwischen Nutzern verwendet. In den letzten Jahren hat er sich für Cyberkriminelle zu einer lukrativen Möglichkeit entwickelt, Mobilgeräte mit Botnets zu infizieren und ohne Wissen der Nutzer böswillige Angriffe zu starten, wie z. B. SMS-Spam und SMS-Premium-Rate-Betrug. SMS-Spam ist eine der gefährlichsten böswilligen Aktivitäten, da dem Nutzer jede versendete SMS-Spam-Nachricht in Rechnung gestellt wird. Bestehende Lösungen für dieses Problem sind nicht mehr ausreichend, da sie entweder ressourcenintensiv und ineffizient sind oder vom Nutzer gewisse Sicherheitskenntnisse erfordern. In diesem Buch entwerfen, analysieren und implementieren wir ein System, das jeden Versuch, böswillige SMS-Spam-Nachrichten vom Mobilgerät aus zu versenden, erkennt. Das vorgeschlagene System kombiniert regelbasierte und inhaltsbasierte Ansätze in einem einzigen Erkennungsprozess. Es erzielt eine gute Leistung in Bezug auf Erkennungszeit und Ausführungskosten und bietet einen guten Kompromiss zwischen Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe und Benutzerinteraktion mit dem System. Dieses Buch richtet sich an ein vielfältiges Publikum: Wissenschaftler, Fachleute, Studenten und alle anderen, die sich für IT-Sicherheit und insbesondere für mobile Sicherheit und Botnet-Erkennung interessieren.

Autorentext

Mashael Al-Omany schloss 2015 ihr Masterstudium in Informatik ab. Jalal Al-Muhtadi ist derzeit Assistenzprofessor und Direktor des Center of Excellence in Information Assurance (CoEIA) an der King Saud University in Saudi-Arabien. Abdelouahid Derhab ist derzeit Assistenzprofessor am CoEIA der King Saud University in Saudi-Arabien.