检索结果-南通市图书馆

Android malware category detection using a novel feature vector‑based machine learning model

Cybersecurity 2023年第3期6卷 74-84页

作者： hashida haidros rahima manzil S.Manohar Naik Department of Computer Science Central University of KeralaKasaragod 671316KeralaIndia

Malware attacks on the Android platform are rapidly increasing due to the high consumer adoption of Android *** technologies have motivated cyber-criminals to actively create and disseminate a wide range of malware on Android *** researchers have conducted numerous studies on the detection of Android malware,but the majority of the works are based on the detection of generic Android *** detection based on malware categories will provide more insights about the malicious patterns of the ***,this paper presents a detection solution for different Android malware categories,including adware,banking,SMS malware,and *** this paper,a novel Huffman encoding-based feature vector generation technique is *** experiments have proved that this novel approach significantly improves the efficiency of the detection *** method makes use of system call frequencies as features to extract malware’s dynamic behavior *** proposed model was evaluated using machine learning and deep learning *** results show that the proposed model with the Random Forest classifier outperforms some existing methodologies with a detection accuracy of 98.70%.

关键词： Android malware Dynamic analysis Malware category Huffman codin

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