Enhanced android malware detection and family classification, using conversation-level network traffic features
المؤلفون المشاركون
Abu thawapih, Muhammad
Mahmud, Khalid
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 4A (s) (31 يوليو/تموز 2020)، ص ص. 607-614، 8ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-07-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الملخص EN
Signature-based malware detection algorithms are facing challenges to cope with the massive number of threats in the Android environment.
In this paper, conversation-level network traffic features are extracted and used in a supervised- based model.
This model was used to enhance the process of Android malware detection, categorization, and family classification.
The model employs the ensemble learning technique in order to select the most useful features among the extracted features.
A real-world dataset called CICAndMal2017 was used in this paper.
The results show that Extra-trees classifier had achieved the highest weighted accuracy percentage among the other classifiers by 87.75%, 79.97%, and 66.71%for malware detection, malware categorization, and malware family classification respectively.
A comparison with another study that uses the same dataset was made.
This study has achieved a significant enhancement in malware family classification and malware categorization.
For malware family classification, the enhancement was 39.71% for precision and 41.09% for recall.
The rate of enhancement for the Android malware categorization was 30.2% and 31.14% for precision and recall, respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abu thawapih, Muhammad& Mahmud, Khalid. 2020. Enhanced android malware detection and family classification, using conversation-level network traffic features. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 4A (s), pp.607-614.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1432241
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abu thawapih, Muhammad& Mahmud, Khalid. Enhanced android malware detection and family classification, using conversation-level network traffic features. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 4A (Special issue) (2020), pp.607-614.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1432241
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abu thawapih, Muhammad& Mahmud, Khalid. Enhanced android malware detection and family classification, using conversation-level network traffic features. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 4A (s), pp.607-614.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1432241
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 612-614
رقم السجل
BIM-1432241
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