Med den växande eran av Internet of Things (IoT), fler och fler enheter ansluter med Internet med android program för att tillhandahålla olika tjänster. IoT-enheter används för att avkänna, kontrollera och övervaka olika processer. De flesta IoT-enheter använder Android-program för kommunikation och datautbyte. Därför krävs en säker Android-behörighet privilegierad mekanism för att öka säkerheten för appar. Enligt en nyligen genomförd studie, en skadlig Android-applikation utvecklas nästan varje 10 s. För att motstå denna allvarliga malware kampanj, behöver vi effektiva malware detektion metoder för att identifiera malware program effektivt och effektivt. De flesta av studierna fokuserade på att upptäcka malware baserat på statisk och dynamisk analys av programmen. Det är dock en utmanande uppgift att analysera det riskfyllda tillståndet i körtid. I denna studie, för det första, föreslog vi en ny metod för att skilja mellan malware och godartade program baserat på tillståndsrankning, likhetsbaserad behörighetsfunktion val, och föreningsregeln för tillståndsbrytning. För det andra, den föreslagna metoden inkluderar också förbättring av slumpmässiga skogsalgoritmen för att förbättra noggrannheten för malware upptäckt. De experimentella resultaten visar hög kunskap om noggrannheten för malware upptäckt, vilket är avgörande för Android-appar som syftar till säkert datautbyte mellan IoT-enheter.
Kumar m.fl. REF föreslog en ny metod för att skilja mellan skadlig kod och godartade tillämpningar baserade på föreningsregeln för tillståndsbrytning.
Research on Data Mining of Permission-Induced Risk for Android IoT Devices
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}