論文の概要: Android Malware Category and Family Detection and Identification using
Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01927v1
- Date: Mon, 5 Jul 2021 10:48:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-06 15:09:38.409565
- Title: Android Malware Category and Family Detection and Identification using
Machine Learning
- Title(参考訳): 機械学習を用いたAndroidのマルウェアカテゴリーと家族検出と識別
- Authors: Ahmed Hashem El Fiky, Ayman El Shenawy, Mohamed Ashraf Madkour
- Abstract要約: 本稿では,Android マルウェアの動的解析のための2つの機械学習手法を提案する。
提案手法は,99%以上の精度でAndroid Malware Category検出を実現し,99%以上の精度でAndroid Malware Family検出を実現している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Android malware is one of the most dangerous threats on the internet, and
it's been on the rise for several years. Despite significant efforts in
detecting and classifying android malware from innocuous android applications,
there is still a long way to go. As a result, there is a need to provide a
basic understanding of the behavior displayed by the most common Android
malware categories and families. Each Android malware family and category has a
distinct objective. As a result, it has impacted every corporate area,
including healthcare, banking, transportation, government, and e-commerce. In
this paper, we presented two machine-learning approaches for Dynamic Analysis
of Android Malware: one for detecting and identifying Android Malware
Categories and the other for detecting and identifying Android Malware
Families, which was accomplished by analyzing a massive malware dataset with 14
prominent malware categories and 180 prominent malware families of
CCCS-CIC-AndMal2020 dataset on Dynamic Layers. Our approach achieves in Android
Malware Category detection more than 96 % accurate and achieves in Android
Malware Family detection more than 99% accurate. Our approach provides a method
for high-accuracy Dynamic Analysis of Android Malware while also shortening the
time required to analyze smartphone malware.
- Abstract(参考訳): Androidのマルウェアは、インターネット上で最も危険な脅威の1つです。
androidのマルウェアを無害なandroidアプリケーションから検出し分類することには大きな努力があったが、まだまだ道のりは長い。
結果として、最も一般的なAndroidマルウェアカテゴリやファミリーによって表示される振る舞いの基本的な理解を提供する必要がある。
それぞれのAndroidマルウェアファミリーとカテゴリには、明確な目的がある。
その結果、医療、銀行、交通、政府、電子商取引を含むすべての企業領域に影響を及ぼした。
本稿では,Android マルウェアの動的解析のための2つの機械学習手法を提案する。1つは Android マルウェアカテゴリの検出と識別のためのもので,もう1つは Android マルウェアファミリの検出と識別のためのものである。
提案手法は,99%以上の精度でAndroid Malware Category検出を実現し,99%以上の精度でAndroid Malware Family検出を実現している。
提案手法は,Android Malwareの高精度な動的解析手法を提供するとともに,スマートフォンマルウェアの解析に要する時間を短縮する。
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