Den utbredda antagandet av Android-enheter och deras förmåga att lagra tillgång till betydande privat och konfidentiell information har resulterat i att dessa enheter är riktade mot malware utvecklare. Befintliga Android malware analys tekniker kan i stort kategoriseras i statisk och dynamisk analys. I detta papper presenterar vi två maskininlärning med hjälp av metoder för statisk analys av Android malware. Den första metoden är baserad på behörigheter och den andra bygger på källkodsanalys med hjälp av en påse-of-words representationsmodell. Vår tillståndsbaserade modell är beräknings billigt, och implementeras som OWASP Serafimdroid Android-app som kan erhållas från Google Play Store. Våra utvärderingar av båda metoderna indikerar ett FScore på 95,1 % respektive F-mått på 89 % för de källkodsbaserade klassificerings- respektive tillståndsbaserade klassificeringsmodellerna.
Nikola m.fl. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. uppskattad F-åtgärd (tar inte hänsyn till korrekt klassificerade godartade appar) på 95,1 % och 89 % genom att klassificera apparna baserat på källkod och tillstånd respektive REF.
Machine learning aided Android malware classification
{'venue': 'Comput. Electr. Eng.', 'journal': 'Comput. Electr. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}