Improved Malware Detection Model with Apriori Association Rule and Particle Swarm Optimization
المؤلفون المشاركون
Adebayo, Olawale Surajudeen
Abdul Aziz, Normaziah
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-08-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The incessant destruction and harmful tendency of malware on mobile devices has made malware detection an indispensable continuous field of research.
Different matching/mismatching approaches have been adopted in the detection of malware which includes anomaly detection technique, misuse detection, or hybrid detection technique.
In order to improve the detection rate of malicious application on the Android platform, a novel knowledge-based database discovery model that improves apriori association rule mining of a priori algorithm with Particle Swarm Optimization (PSO) is proposed.
Particle swarm optimization (PSO) is used to optimize the random generation of candidate detectors and parameters associated with apriori algorithm (AA) for features selection.
In this method, the candidate detectors generated by particle swarm optimization form rules using apriori association rule.
These rule models are used together with extraction algorithm to classify and detect malicious android application.
Using a number of rule detectors, the true positive rate of detecting malicious code is maximized, while the false positive rate of wrongful detection is minimized.
The results of the experiments show that the proposed a priori association rule with Particle Swarm Optimization model has remarkable improvement over the existing contemporary detection models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Adebayo, Olawale Surajudeen& Abdul Aziz, Normaziah. 2019. Improved Malware Detection Model with Apriori Association Rule and Particle Swarm Optimization. Security and Communication Networks،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210348
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Adebayo, Olawale Surajudeen& Abdul Aziz, Normaziah. Improved Malware Detection Model with Apriori Association Rule and Particle Swarm Optimization. Security and Communication Networks No. 2019 (2019), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210348
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Adebayo, Olawale Surajudeen& Abdul Aziz, Normaziah. Improved Malware Detection Model with Apriori Association Rule and Particle Swarm Optimization. Security and Communication Networks. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210348
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210348
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