Abstract-Android användare ständigt hotas av ett ökande antal skadliga program (appar), generiskt kallas malware. Malware utgör ett allvarligt hot mot användarens integritet, pengar, enhet och filintegritet. I den här artikeln kan vi notera att vi genom att studera deras handlingar kan klassificera skadlig kod i ett litet antal beteendeklasser, som var och en utför en begränsad uppsättning missuppfostraner som kännetecknar dem. Dessa missuppfostran kan definieras av övervakning funktioner som tillhör olika Android-nivåer. I detta papper presenterar vi MADAM, en ny värd-baserad malware detektionssystem för Android-enheter som samtidigt analyserar och korrelerar funktioner på fyra nivåer: kärna, program, användare och paket, för att upptäcka och stoppa skadliga beteenden. MADAM har utformats särskilt för att ta hänsyn till de beteenden som är egenskaper hos nästan varje riktig malware som kan hittas i det vilda. MADAM upptäcker och blockerar effektivt mer än 96 procent av skadliga appar, som kommer från tre stora datauppsättningar med cirka 2.800 appar, genom att utnyttja samarbetet mellan två parallella klassificeringar och en beteendesignaturbaserad detektor. Omfattande experiment, som också inkluderar analys av en testbädd av 9.904 äkta appar, har genomförts för att visa den låga falska larmhastigheten, den försumbara prestanda overhead och begränsad batteriförbrukning.
Saracino, etc. al., 2016 REF föreslog en ny värdbaserad malware detektionssystem som kallas MADAM som samtidigt analyserar och korrelerar funktionerna på fyra nivåer (kärna, program, användare och paket) för att upptäcka och stoppa skadliga beteenden.
MADAM: Effective and Efficient Behavior-based Android Malware Detection and Prevention
{'venue': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}