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J-GLOBAL ID：201702277599167321   整理番号：17A1349650

高不均衡ネットワークトラフィックからのAndroidマルウェア微量の発見【Powered by NICT】

Finding Android Malware Trace from Highly Imbalanced Network Traffic

著者 (8件)： Pang Ying ,  Chen Zhenxiang ,  Li Xiaomei ,  Wang Shanshan ,  Zhao Chuan ,  Wang Lin ,  Ji Ke ,  Li Zicong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSE/EUC  ページ： 588-595  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Androidユーザの量の年間増加に伴い,移動端末のための悪意のある応用は無限になっている。多くの研究者は,悪意のあるかアプリケーションは,ネットワークトラヒックの観点から検出された検討に着手した。Android交通収集の制御と管理システム,ダウンロードAPKs,マルウェア静的検出,ネットワークトラフィック収集及び資源管理の機能を含むを設計し実装した。は効率的にネットワークトラヒックを収集し,データセットを容易に管理できる。さらに,ネットワークトラヒックを用いた不均衡学習問題であるマルウェア検出機械学習ベースを検討した。さらに,四不均衡アルゴリズムは高度に不均衡なネットワークトラフィックデータセットを用いたAndroidマルウェア検出に適用した。実験の結果は,SMOTEとSVMの組み合わせは,全組合せで最良の性能であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *マルウェア ,  管理システム ,  機械学習 ,  ダウンロード ,  携帯端末 ,  資源管理 ,  アルゴリズム ,  応用プログラム ,  学習
準シソーラス用語： マルウェア検出 ,  *アンドロイド ,  *ネットワークトラフィック ,  *不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 均衡 ,  ネットワークトラフィック ,  Android ,  マルウェア ,  発見