![](/images/graphics-bg.png)
MobiSentry: Towards Easy and Effective Detection of Android Malware on Smartphones
المؤلفون المشاركون
Bo, Cheng
Junliang, Chen
Ren, Bingfei
Liu, Chuanchang
Guo, Jie
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Android platform is increasingly targeted by attackers due to its popularity and openness.
Traditional defenses to malware are largely reliant on expert analysis to design the discriminative features manually, which are easy to bypass with the use of sophisticated detection avoidance techniques.
Therefore, more effective and easy-to-use approaches for detection of Android malware are in demand.
In this paper, we present MobiSentry, a novel lightweight defense system for malware classification and categorization on smartphones.
Besides conventional static features such as permissions and API calls, MobiSentry also employs the N-gram features of operation codes (n-opcode).
We present two comprehensive performance comparisons among several state-of-the-art classification algorithms with multiple evaluation metrics: (1) malware detection on 184,486 benign applications and 21,306 malware samples, and (2) malware categorization on DREBIN, the largest labeled Android malware datasets.
We utilize the ensemble of these supervised classifiers to design MobiSentry, which outperforms several related approaches and gives a satisfying performance in the evaluation.
Furthermore, we integrate MobiSentry with Android OS that enables smartphones with Android to extract features and to predict whether the application is benign or malicious.
Experimental results on real smartphones show that users can easily and effectively protect their devices against malware through this system with a small run-time overhead.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ren, Bingfei& Liu, Chuanchang& Bo, Cheng& Guo, Jie& Junliang, Chen. 2018. MobiSentry: Towards Easy and Effective Detection of Android Malware on Smartphones. Mobile Information Systems،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204802
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ren, Bingfei…[et al.]. MobiSentry: Towards Easy and Effective Detection of Android Malware on Smartphones. Mobile Information Systems No. 2018 (2018), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204802
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ren, Bingfei& Liu, Chuanchang& Bo, Cheng& Guo, Jie& Junliang, Chen. MobiSentry: Towards Easy and Effective Detection of Android Malware on Smartphones. Mobile Information Systems. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204802
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1204802
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)