The Android Malware Handbook
Using Manual Analysis and ML-Based Detection
Des chercheurs en machine learning et des membres des équipes Android Security de Meta et Google condensent des années de recherche sur la détection des chevaux de Troie bancaires, ransomwares et fraudes SMS sur Android, en combinant analyse manuelle et modèles de classification.
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- Publié
- 2023
- Éditeur
- No Starch Press
- Pages
- 328
- Langue
- English
À lire si
Les ingénieurs sécurité mobile et praticiens du ML qui doivent dépasser l'antivirus Android à base de signatures pour aller vers des modèles de classification et l'ingénierie de caractéristiques par famille de malware. Écrit par des gens qui ont réellement construit de la détection à l'échelle d'Android, pas des académiques qui théorisent.
À éviter si
Les lecteurs qui veulent une couverture iOS (absente ici) ou qui ont besoin d'une introduction au machine learning lui-même ; le livre suppose une aisance en ML déjà acquise et l'applique spécifiquement aux malwares Android, plutôt que d'enseigner le ML depuis zéro.
Points clés
- Retrace l'histoire des malwares Android en conditions réelles depuis le lancement de l'OS, donnant aux modèles de classification un vrai contexte évolutif plutôt qu'un instantané statique.
- Couvre l'analyse statique et dynamique de vrais échantillons avant d'aborder la couche ML, pour que les modèles de détection reposent sur une analyse manuelle solide.
- Détaille les stratégies de ML par catégorie de malware (chevaux de Troie bancaires, ransomwares, fraude SMS), chacune avec les caractéristiques qui la distinguent réellement.
Notes
Le pendant mobile des titres Android Security Internals (internals de la plateforme) et Practical Malware Analysis (technique générale) de ce catalogue — c'est ici que les deux se rejoignent spécifiquement pour Android, avec une couche de détection par machine learning qu'aucun des deux ne couvre. À associer à Malware Data Science pour l'approche générale du ML appliqué à la sécurité.
Que lire avant
Que lire avant The Android Malware Handbook →Intermédiaire · 2018
Malware Data Science
Saxe et Sanders appliquent des techniques de machine learning (classification, clustering, deep learning) à la détection et l'attribution malware, avec du code Python fonctionnel et de vrais corpus.
Intermédiaire · 2012
Practical Malware Analysis
Toujours le manuel de référence pour l'analyse statique et dynamique de malwares sur Windows.
Débutant · 2014
Countdown to Zero Day
La reconstruction journalistique de Stuxnet par Kim Zetter : opération conjointe US/Israël qui a physiquement endommagé les centrifugeuses d'enrichissement iraniennes via un ver, et ce que sa découverte a révélé sur la capacité cyber étatique.
Que lire ensuite
Que lire après The Android Malware Handbook →Avancé · 2014
The Art of Memory Forensics
La référence canonique de Ligh, Case, Levy et Walters sur l'analyse mémoire avec Volatility — la technique, le tooling et les internals OS dont elle dépend, sur Windows, Linux et macOS.
Avancé · 2014
Android Security Internals
Nikolay Elenkov sur l'implémentation réelle du modèle de sécurité Android : internals du package manager, permissions, keystore, intégration SELinux, verified boot.
Avancé · 2025
Cybersécurité et Malwares
Désormais dans sa 5e édition, la référence francophone de l'analyse de malwares par Sébastien Larinier et Paul Rascagnères, chercheur reconnu en menaces APT, de l'identification à la Threat Intelligence en passant par Windows, macOS, Linux, Android et iOS.
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Avancé · 2026
Dissecting the Dark Web
La VP Threat Intelligence de HUMAN Security décortique de vraies offres de malware-as-a-service vendues sur les forums du dark web, chapitre par chapitre, des stealers et loaders aux ransomwares et kits de post-exploitation living-off-the-land.