cHybriDroid: A Machine Learning-Based Hybrid Technique for Securing the Edge Computing
المؤلفون المشاركون
Iqbal, Muhammad Azhar
Maryam, Afifa
Ahmed, Usman
Aleem, Muhammad
Lin, Jerry Chun-Wei
Arshad Islam, Muhammad
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Smart phones are an integral component of the mobile edge computing (MEC) framework.
Securing the data stored on mobile devices is very crucial for ensuring the smooth operations of cloud services.
A growing number of malicious Android applications demand an in-depth investigation to dissect their malicious intent to design effective malware detection techniques.
The contemporary state-of-the-art model suggests that hybrid features based on machine learning (ML) techniques could play a significant role in android malware detection.
The selection of application’s features plays a very crucial role to capture the appropriate behavioural patterns of malware instances for a useful classification of mobile applications.
In this study, we propose a novel hybrid approach to detect android malware, wherein static features in conjunction with dynamic features of smart phone applications are employed.
We collect these hybrid features using permissions, intents, and run-time features (such as information leakage, cryptography’s exploitation, and network manipulations) to analyse the effectiveness of the employed techniques for malware detection.
We conduct experiments using over 5,000 real-world applications.
The outcomes of the study reveal that the proposed set of features has successfully detected malware threats with 97% F-measure results.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Maryam, Afifa& Ahmed, Usman& Aleem, Muhammad& Lin, Jerry Chun-Wei& Arshad Islam, Muhammad& Iqbal, Muhammad Azhar. 2020. cHybriDroid: A Machine Learning-Based Hybrid Technique for Securing the Edge Computing. Security and Communication Networks،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208775
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Maryam, Afifa…[et al.]. cHybriDroid: A Machine Learning-Based Hybrid Technique for Securing the Edge Computing. Security and Communication Networks No. 2020 (2020), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208775
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Maryam, Afifa& Ahmed, Usman& Aleem, Muhammad& Lin, Jerry Chun-Wei& Arshad Islam, Muhammad& Iqbal, Muhammad Azhar. cHybriDroid: A Machine Learning-Based Hybrid Technique for Securing the Edge Computing. Security and Communication Networks. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208775
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1208775
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