Android Malware Characterization Using Metadata and Machine Learning Techniques
المؤلفون المشاركون
Martín, Ignacio
Hernández, José Alberto
Muñoz, Alfonso
Guzmán, Antonio
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Android malware has emerged as a consequence of the increasing popularity of smartphones and tablets.
While most previous work focuses on inherent characteristics of Android apps to detect malware, this study analyses indirect features and metadata to identify patterns in malware applications.
Our experiments show the following: (1) the permissions used by an application offer only moderate performance results; (2) other features publicly available at Android markets are more relevant in detecting malware, such as the application developer and certificate issuer; and (3) compact and efficient classifiers can be constructed for the early detection of malware applications prior to code inspection or sandboxing.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Martín, Ignacio& Hernández, José Alberto& Muñoz, Alfonso& Guzmán, Antonio. 2018. Android Malware Characterization Using Metadata and Machine Learning Techniques. Security and Communication Networks،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214232
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Martín, Ignacio…[et al.]. Android Malware Characterization Using Metadata and Machine Learning Techniques. Security and Communication Networks No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214232
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Martín, Ignacio& Hernández, José Alberto& Muñoz, Alfonso& Guzmán, Antonio. Android Malware Characterization Using Metadata and Machine Learning Techniques. Security and Communication Networks. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214232
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214232
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