Android OS upplever en flammande popularitet sedan de senaste åren. Denna dominerande plattform har etablerat sig inte bara i den mobila världen utan också i Internet of Things (IoT) enheter. Denna popularitet, dock, kommer på bekostnad av säkerhet, eftersom det har blivit ett frestande mål för skadliga appar. Därför finns det ett ökande behov av sofistikerade, automatiska och bärbara malware detektionslösningar. I detta papper föreslår vi MalDozer, en automatisk Android malware upptäckt och familj tillskrivning ramar som bygger på sekvenser klassificering med hjälp av djupinlärning tekniker. Med början från den råa sekvensen av appen API-metoden samtal, MalDozer automatiskt extraherar och lär sig skadliga och godartade mönster från de faktiska prover för att upptäcka Android malware. MalDozer kan fungera som en allestädes närvarande malware detektionssystem som inte bara distribueras på servrar, men också på mobila och även IoT-enheter. Vi utvärderar MalDozer på flera Android malware dataset som sträcker sig från 1K till 33K malware appar, och 38K godartade appar. Resultaten visar att MalDozer korrekt kan upptäcka skadlig kod och tillskriva sina familjer en F1- Score på 96% - 99% och en falsk positiv frekvens på 0, 06% - 2%, under alla testade datauppsättningar och inställningar.
REF föreslog MalDozer att använda sekvenser av API samtal med djup inlärning för att upptäcka Android malware och klassificera dem till sin motsvarande familj.
Android Malware Detection using Deep Learning on API Method Sequences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}