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Android Malware Detection Using ResNet-50 Stacking

Computers, Materials & Continua 2023年第2期74卷 3997-4014页

作者： Lojain Nahhas Marwan Albahar Abdullah Alammari Anca Jurcut Department of Computer Science Umm Al Qura UniversityP.O.Box 715MeccaSaudi Arabia Curriculums and Teaching Department Faculty of EducationUmm Al Qura UniversityP.O.Box 715MeccaSaudi Arabia School of Computer Science University College DublinBelfieldDublinIreland

There has been an increase in attacks on mobile devices,such as smartphones and tablets,due to their growing popularity.Mobile malware is one of the most dangerous threats,causing both security breaches and financial losses.Mobile malware is likely to continue to evolve and proliferate to carry out a variety of cybercrimes on mobile devices.Mobile malware specifically targets Android operating system as it has grown in popularity.The rapid proliferation of Android malware apps poses a significant security risk to users,making static and manual analysis of malicious files difficult.Therefore,efficient identification and classification of Androidmalicious files is crucial.Several ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)basedmethods have been proposed in this regard;however,there is still room for performance improvement.In this work,we propose a transfer learning and stacking approach to efficiently detect the Android malware files by utilizing two wellknown machine learning models,ResNet-50 and Support Vector Machine(SVM).The proposed model is trained on the DREBIN dataset by transforming malicious APK files into grayscale images.Our model yields higher performance measures than state-of-the-art works on the DREBIN dataset,where the reported measures are accuracy,recall,precision,and F1 measures of 97.8%,95.8%,95.7%,and 95.7%,respectively.

关键词： androidmalware convolutional neural network malware analysis malware classification image classification support vector machine

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