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J-GLOBAL ID：201802230976254159   整理番号：18A1807261

Androidマルウェア検出と特性化のためのネットワークベースフレームワークに向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards a Network-Based Framework for Android Malware Detection and Characterization

著者 (5件)： Lashkari Arash Habibi ,  A.Kadir Andi Fitriah ,  Gonzalez Hugo ,  Mbah Kenneth Fon ,  A. Ghorbani Ali
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PST  ページ： 233-23309  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： モバイルマルウェアは非常に優れており,それに応じて,ユーザにとって迅速で信頼性のある検出システムが必要である。本研究では,スマートフォン応用のネットワーク挙動における意味のある偏差を検出するための新しい検出と特性化システムを提案した。提案したシステムの主な目標は,9つのトラヒック特徴測定により,モバイル機器ユーザとセルラインフラストラクチャ企業を,悪意のあるアプリケーションから保護することである。提案したシステムは,悪意のある,またはマスクquerを検出することができるだけでなく,モバイル機器上の一般的なマルウェアまたは特定のマルウェア(すなわち,アドウェア)としてもそれらを同定することができる。提案した方法は,5つの分類器に対して,平均精度(91.41%),精度(91.24%),偽陽性(0.085)を示した。ランダムフォレスト(RF),K最近傍(KNN),決定木(DT),ランダム木(RT)および回帰(R)(R)。また,著者らは,1900のアプリケーションを有するモバイルマルウェアトラフィックのラベル付きデータセットを提供した。それは,アドウェアと一般的マルウェアの両方の良性と12の異なるファミリーを含んでいる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応用プログラム ,  *マルウェア ,  携帯電話 ,  *ネットワーク ,  信頼性 ,  ディシジョンツリー ,  *キャラクタリゼーション ,  スマートフォン
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  誤検出 ,  モバイルデバイス ,  検知システム ,  マルウェア検出 ,  *アンドロイド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： Android ,  マルウェア検出 ,  特性化