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J-GLOBAL ID：202102249206975007   整理番号：21A0272736

DT-SVMに基づくAndroidマルウェア検出モデル【JST・京大機械翻訳】

An Android Malware Detection Model Based on DT-SVM

著者 (4件)： Yang Min (College of Cybersecurity, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Chen Xingshu (College of Cybersecurity and the Cybersecurity Research Institute, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Luo Yonggang (College of Cybersecurity and the Cybersecurity Research Institute, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Zhang Hang (Technology and Engineering Group, Tencent, Shenzhen, China)
資料名： Security and Communication Networks  (Security and Communication Networks)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2740A  ISSN： 1939-0114  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Androidマルウェア検出の精度と効率を改善するために,サポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズム(DT-SVM)によるディシジョンツリー(DT)に基づくAndroidマルウェア検出モデルを提案した。第1に,オリジナルのオプコード,Dalvik opcodeをAndroidソフトウェアを逆転することによって抽出して,サンプルの固有ベクトルをn-gramモデルを用いることによって作り出す。次に,決定木を,決定経路における試験セットの評価結果に従って,ボトムアップからSVMノードとしてサンプルと更新決定ノードを訓練することによって作り出す。モデルは,SVMとDTを効果的に組み合わせた。高精度決定経路を維持する前提の下で,SVMを用いて,DTにおける過剰適合問題を効果的に減らし,それにより,一般化能力を改善し,そして,小サンプル訓練集合のためのSVMの優位性を維持した。最後に,著者らのアプローチをテストするために,いくつかのシミュレーション実験を実行して,結果は,改良アルゴリズムが他のマルウェア検出手法と比較してより良い精度とより高い速度を有することを示した。Copyright 2020 Min Yang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *ディシジョンツリー ,  ソフトウェア ,  固有ベクトル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 高精度 ,  ボトムアップ ,  *アンドロイド ,  *マルウェア検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (32件)：

• D. Insights, "Tech Trends 2019 beyond the Digital Frontier," Deloitte, London, UK, 2019, Tech. Rep.https://www.innovation4.cn/library/r37176.
• U. K. Egham, "Gartner says worldwide smartphone sales will grow 3Gartner, UK," Gartner, Stamford, CT, USA, 2020, Tech. Rep.https://www.gartner.com.
• R. Mente, A. Bagadi, "Android application security," Advances in Computational Sciences and Technology, vol. 10, pp. 1207-1210, 05 2017.
• U. K. Egham, "Gartner says worldwide sales of smartphones recorded first ever decline during the fourth quarter of 2017," Gartner, Stamford, CT, USA, Tech. Rep.https://www.gartner.com/newsroom/id/3876865.
• I. S. Center, "Android malware special report in 2018," 360 Fenghuo Laboratory, Beijing, China, 2019, Tech. Rep.https://zt.360.cn/1101061855.php?dtidŁ1101061451&didŁ610100815.

タイトルに関連する用語 (5件)： dT ,  SVM ,  Android ,  マルウェア検出 ,  モデル