Reducing false notification in identifying malicious application programming interface (API) to detect malwares using artificial neural network with discriminant analysis
العناوين الأخرى
تقليل التبليغات الكاذبة في تحديد واجهة برمجيات التطبيقات الضارة عند كشف البرمجيات الخبيثة باستعمال الشبكات العصبية مع التحليل المميز
المؤلفون المشاركون
al-Bakri, Abbas Muhsin
Husayn, Husayn Laftah
المصدر
Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science
العدد
المجلد 27، العدد 3 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 556-565، 10ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية التربية ابن الهيثم
تاريخ النشر
2014-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص AR
يناقش هذا البحث دقة أنماط السلوك المعتمدة في أنظمة الكشف و التي يتم تحليلها و رصدها بواسطة واجهات برمجة التطبيقات (API).
هذا العمل يحدد المشكلات التي تؤثر في دقة نماذج الكشف.
تم استخراج 4744 (API) في هذا العمل عن طريق التحليل.
و تتضمن هذه الطريقة الجديدة زيادة الدقة في كشف (API) الخبيثة في البرمجيات الخبيثة تصل إلى 2.83 ٪ .
علما أن نتائج هذا العمل تم احتسابها و تقويمها باعتماد طبقة تحليل التمايز.
الملخص EN
This paper argues the accuracy of behavior based detection systems, in which the Application Programming Interfaces (API) calls are analyzed and monitored.
The work identifies the problems that affecting the accuracy of such detection models.
The work was extracted (4744) API call through analyzing.
The new approach provides an accurate discriminator and can reveal malicious API in PE malware up to 83.2 %.
Results of this work evaluated with Discriminant Analysis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Bakri, Abbas Muhsin& Husayn, Husayn Laftah. 2014. Reducing false notification in identifying malicious application programming interface (API) to detect malwares using artificial neural network with discriminant analysis. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science،Vol. 27, no. 3, pp.556-565.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-546507
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Bakri, Abbas Muhsin& Husayn, Husayn Laftah. Reducing false notification in identifying malicious application programming interface (API) to detect malwares using artificial neural network with discriminant analysis. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science Vol. 27, no. 3 (2014), pp.556-565.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-546507
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Bakri, Abbas Muhsin& Husayn, Husayn Laftah. Reducing false notification in identifying malicious application programming interface (API) to detect malwares using artificial neural network with discriminant analysis. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science. 2014. Vol. 27, no. 3, pp.556-565.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-546507
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 562-564
رقم السجل
BIM-546507
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