Abstract-Mobile applikationer är populära under de senaste åren. De får ofta tillgång till och ändra användarnas känsliga data. Men många mobila applikationer är skadlig kod som felaktigt använder dessa känsliga data. För att upptäcka dessa malware, Gorla et al. föreslå CHABADA som jämför app beteenden mot dess beskrivningar. Data om kända malware används inte i deras arbete, vilket begränsar dess effektivitet. I detta arbete utökar vi arbetet av Gorla et al. genom att föreslå en aktiv och halvövervakad strategi för att upptäcka skadlig kod. Olika från CHABADA, vår strategi kommer att använda sig av både kända godartade och skadliga appar för att förutsäga andra skadliga program. Dessutom kommer vår strategi att välja en bra uppsättning appar för experter att märka som skadliga eller godartade att bilda en uppsättning märkta utbildningsdata - det är en aktiv strategi. Dessutom kommer det att använda både märkta data (kända skadliga eller godartade appar) och omärkta data (okända appar) -det är en semi-övervakad strategi. Vi har utvärderat vår strategi med hjälp av en uppsättning av 22.555 Android-appar. Vår strategi uppnår en bra prestanda när det gäller att upptäcka skadliga appar med en precision på 99,82%, återkallande av 92,50%, och F-mått på 96,02%. Vår strategi förbättrar CHABADA med 365,8%, 64,8%, 200,6% i termer av precision, recall, och Fmeasure.
Mamma och Al. REF förlängde CHABADA genom att föreslå en aktiv och halvövervakad strategi för att upptäcka skadlig kod med både kända godartade och skadliga program.
Active Semi-supervised Approach for Checking App Behavior against Its Description
{'venue': '2015 IEEE 39th Annual Computer Software and Applications Conference', 'journal': '2015 IEEE 39th Annual Computer Software and Applications Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}