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A Learning Model to Detect Android C&C Applications Using Hybrid Analysis

Computer Systems Science & Engineering 2022年第12期43卷 915-930页

作者： Attia Qammar Ahmad Karim Yasser Alharbi Mohammad Alsaffar Abdullah Alharbi Department of Information Technology Bahauddin Zakariya UniversityMultan60000Pakistan College of Computer Science and Engineering University of HailHa’il81451Saudi Arabia

Smartphone devices particularly Android devices are in use by billions of people everywhere in the ***,this increasing rate attracts mobile botnet attacks which is a network of interconnected nodes operated through the command and control(C&C)method to expand malicious *** present,mobile botnet attacks launched the Distributed denial of services(DDoS)that causes to steal of sensitive data,remote access,and spam generation,***quently,various approaches are defined in the literature to detect mobile botnet attacks using static or dynamic *** this paper,a novel hybrid model,the combination of static and dynamic methods that relies on machine learning to detect android botnet applications is ***,results are evaluated using machine learning *** Random Forest(RF)classifier outperform as compared to other ML techniques i.e.,Naïve Bayes(NB),Support Vector Machine(SVM),and Simple Logistic(SL).Our proposed framework achieved 97.48%accuracy in the detection of botnet ***,some future research directions are highlighted regarding botnet attacks detection for the entire community.

关键词： Android botnet botnet detection hybrid analysis machine learning classifiers mobile malware

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