Delving into Android Malware Families with a Novel Neural Projection Method
المؤلفون المشاركون
Vega Vega, Rafael
Quintián, Héctor
Cambra, Carlos
Basurto, Nuño
Herrero, Álvaro
Calvo-Rolle, José Luis
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-06-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Present research proposes the application of unsupervised and supervised machine-learning techniques to characterize Android malware families.
More precisely, a novel unsupervised neural-projection method for dimensionality-reduction, namely, Beta Hebbian Learning (BHL), is applied to visually analyze such malware.
Additionally, well-known supervised Decision Trees (DTs) are also applied for the first time in order to improve characterization of such families and compare the original features that are identified as the most important ones.
The proposed techniques are validated when facing real-life Android malware data by means of the well-known and publicly available Malgenome dataset.
Obtained results support the proposed approach, confirming the validity of BHL and DTs to gain deep knowledge on Android malware.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Vega Vega, Rafael& Quintián, Héctor& Cambra, Carlos& Basurto, Nuño& Herrero, Álvaro& Calvo-Rolle, José Luis. 2019. Delving into Android Malware Families with a Novel Neural Projection Method. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132341
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Vega Vega, Rafael…[et al.]. Delving into Android Malware Families with a Novel Neural Projection Method. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132341
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Vega Vega, Rafael& Quintián, Héctor& Cambra, Carlos& Basurto, Nuño& Herrero, Álvaro& Calvo-Rolle, José Luis. Delving into Android Malware Families with a Novel Neural Projection Method. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132341
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132341
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر