Thông tin tài liệu
Nhan đề : | A Combination Method for Android Malware Detection Based on Control Flow Graphs and Machine Learning Algorithms |
Tác giả: | Ma, Z. |
Người tham gia: | Ge, H. Liu, Y. Zhao, M. Ma, J. |
Năm xuất bản : | 2019 |
Nhà xuất bản : | IEEE Explore |
Số tùng thư/báo cáo: | IEEE Access, (2019), Vol 7, pp 21235-21245 |
Tóm tắt : | Android malware severely threaten system and user security in terms of privilege escalation, remote control, tariff theft, and privacy leakage. Therefore, it is of great importance and necessity to detect Android malware. In this paper, we present a combination method for Android malware detection based on the machine learning algorithm. First, we construct the control ow graph of the application to obtain API information. Based on the API information, we innovatively construct Boolean, frequency, and time-series data sets. Based on these three data sets, three detection models for Android malware detection regarding API calls, API frequency, and API sequence aspects are constructed. Ultimately, an ensemble model is constructed for conformity. We tested and compared the accuracy and stability of our detection models through a large number of experiments. The experiments were conducted on 10010 benign applications and 10683 malicious applications. The results showthat our detection model achieves 98.98% detection precision and has high accuracy and stability. All of the results are consistent with the theoretical analysis in this paper. |
URI: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/9957 |
Nguồn trực tuyến: | http://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2896003 |
Trong bộ sưu tập: | Tài liệu hỗ trợ nghiên cứu khoa học |
XEM MÔ TẢ
55
XEM & TẢI
5
Danh sách tệp tin đính kèm:
Bạn đọc là cán bộ, giáo viên, sinh viên của Trường Đại học Thuỷ Lợi cần đăng nhập để Xem trực tuyến/Tải về
Khi sử dụng tài liệu trong thư viện số bạn đọc phải tuân thủ đầy đủ luật bản quyền.