TinyDroid: A Lightweight and Efficient Model for Android Malware Detection and Classification
المؤلفون المشاركون
Chen, Tieming
Lv, MingQi
Mao, Qingyu
Yang, Yimin
Zhu, Jianming
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-10-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the popularity of Android applications, Android malware has an exponential growth trend.
In order to detect Android malware effectively, this paper proposes a novel lightweight static detection model, TinyDroid, using instruction simplification and machine learning technique.
First, a symbol-based simplification method is proposed to abstract the opcode sequence decompiled from Android Dalvik Executable files.
Then, N-gram is employed to extract features from the simplified opcode sequence, and a classifier is trained for the malware detection and classification tasks.
To improve the efficiency and scalability of the proposed detection model, a compression procedure is also used to reduce features and select exemplars for the malware sample dataset.
TinyDroid is compared against the state-of-the-art antivirus tools in real world using Drebin dataset.
The experimental results show that TinyDroid can get a higher accuracy rate and lower false alarm rate with satisfied efficiency.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Tieming& Mao, Qingyu& Yang, Yimin& Lv, MingQi& Zhu, Jianming. 2018. TinyDroid: A Lightweight and Efficient Model for Android Malware Detection and Classification. Mobile Information Systems،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204782
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Tieming…[et al.]. TinyDroid: A Lightweight and Efficient Model for Android Malware Detection and Classification. Mobile Information Systems No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204782
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Tieming& Mao, Qingyu& Yang, Yimin& Lv, MingQi& Zhu, Jianming. TinyDroid: A Lightweight and Efficient Model for Android Malware Detection and Classification. Mobile Information Systems. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204782
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1204782
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