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J-GLOBAL ID：201802218992489327   整理番号：18A0441890

XGBoostベースAndroidマルウェア検出【Powered by NICT】

XGBoost-Based Android Malware Detection

著者 (3件)： Wang Jiong ,  Li Boquan ,  Zeng Yuwei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CIS  ページ： 268-272  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： マルウェアは,システムの常に向上しつつあるにもかかわらず,スマートフォンに最も重要なセキュリティ脅威となっている。本論文では,XGBoostモデルに基づくAndroidマルウェア検出方法を導入した。続いて,分類に対する特徴選択の影響を検討した。エンドでは,高い有効性と実験を通してこのモデルの良好な精度,より少ない時間を費やし,SVMと類似した結果を達成を検証した。Copyright 2018 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： 特徴選択 ,  *マルウェア ,  セキュリティ ,  スマートフォン
準シソーラス用語： *マルウェア検出 ,  *アンドロイド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (2件)： Android ,  マルウェア検出