![](/images/graphics-bg.png)
Detecting Android Malwares with High-Efficient Hybrid Analyzing Methods
المؤلفون المشاركون
Liu, Yu
Huang, Xiangdong
Guo, Kai
Zhou, Zhou
Zhang, Yichi
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-03-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In order to tackle the security issues caused by malwares of Android OS, we proposed a high-efficient hybrid-detecting scheme for Android malwares.
Our scheme employed different analyzing methods (static and dynamic methods) to construct a flexible detecting scheme.
In this paper, we proposed some detecting techniques such as Com+ feature based on traditional Permission and API call features to improve the performance of static detection.
The collapsing issue of traditional function call graph-based malware detection was also avoided, as we adopted feature selection and clustering method to unify function call graph features of various dimensions into same dimension.
In order to verify the performance of our scheme, we built an open-access malware dataset in our experiments.
The experimental results showed that the suggested scheme achieved high malware-detecting accuracy, and the scheme could be used to establish Android malware-detecting cloud services, which can automatically adopt high-efficiency analyzing methods according to the properties of the Android applications.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Yu& Guo, Kai& Huang, Xiangdong& Zhou, Zhou& Zhang, Yichi. 2018. Detecting Android Malwares with High-Efficient Hybrid Analyzing Methods. Mobile Information Systems،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204671
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Yu…[et al.]. Detecting Android Malwares with High-Efficient Hybrid Analyzing Methods. Mobile Information Systems No. 2018 (2018), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204671
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Yu& Guo, Kai& Huang, Xiangdong& Zhou, Zhou& Zhang, Yichi. Detecting Android Malwares with High-Efficient Hybrid Analyzing Methods. Mobile Information Systems. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204671
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1204671
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)