![](/images/graphics-bg.png)
Computing Adaptive Feature Weights with PSO to Improve Android Malware Detection
المؤلفون المشاركون
Zheng, Kangfeng
Xu, Yanping
Wu, Chunhua
Wang, Xu
Lu, Tianliang
Niu, Xinxin
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-05-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Android malware detection is a complex and crucial issue.
In this paper, we propose a malware detection model using a support vector machine (SVM) method based on feature weights that are computed by information gain (IG) and particle swarm optimization (PSO) algorithms.
The IG weights are evaluated based on the relevance between features and class labels, and the PSO weights are adaptively calculated to result in the best fitness (the performance of the SVM classification model).
Moreover, to overcome the defects of basic PSO, we propose a new adaptive inertia weight method called fitness-based and chaotic adaptive inertia weight-PSO (FCAIW-PSO) that improves on basic PSO and is based on the fitness and a chaotic term.
The goal is to assign suitable weights to the features to ensure the best Android malware detection performance.
The results of experiments indicate that the IG weights and PSO weights both improve the performance of SVM and that the performance of the PSO weights is better than that of the IG weights.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Yanping& Wu, Chunhua& Zheng, Kangfeng& Wang, Xu& Niu, Xinxin& Lu, Tianliang. 2017. Computing Adaptive Feature Weights with PSO to Improve Android Malware Detection. Security and Communication Networks،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202860
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Yanping…[et al.]. Computing Adaptive Feature Weights with PSO to Improve Android Malware Detection. Security and Communication Networks No. 2017 (2017), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202860
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Yanping& Wu, Chunhua& Zheng, Kangfeng& Wang, Xu& Niu, Xinxin& Lu, Tianliang. Computing Adaptive Feature Weights with PSO to Improve Android Malware Detection. Security and Communication Networks. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202860
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202860
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)