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J-GLOBAL ID：202202233250371439   整理番号：22A0494776

モバイルマルウェア検出法に関する系統的文献レビュー【JST・京大機械翻訳】

A Systematic Literature Review on the Mobile Malware Detection Methods

著者 (5件)： Kim Yu-kyung (Korea University, Seoul, Republic of Korea) ,  Lee Jemin Justin (Korea University, Seoul, Republic of Korea) ,  Go Myong-Hyun (Korea University, Seoul, Republic of Korea) ,  Kang Hae Young (Korea University, Seoul, Republic of Korea) ,  Lee Kyungho (Korea University, Seoul, Republic of Korea)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1544  ページ： 263-288  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 5Gネットワークの出現により,モバイルユーザの数は劇的に増加した。その結果,ユーザはモバイルマルウェアのようなサイバー攻撃に対してはるかに敏感である。モバイルマルウェアと戦うために,最近の研究は機械学習技術を採用した。本論文は,サイバーセキュリティにおける機械学習ベースのモバイルマルウェア検出に関する既存の研究を再検討した。本研究では,モバイルシステム破壊や情報漏洩などの主題に焦点を当てた。(i)サーバ,(ii)ネットワーク,(iii)クライアントソフトウェア,(iv)クライアントハードウェア,および(v)ユーザのような攻撃意図に基づく最近の研究で利用されるモバイルマルウェア検出技術を調査した。本研究は,将来の研究方向および徹底的な評価のためのフレームワークを提供できることを期待する。さらに,改良およびより実用的な研究につながるサイバーセキュリティに関連するセキュリティ課題をレビューし,要約した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  セキュリティ ,  *携帯電話 ,  機械学習 ,  *マルウェア ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： モバイルユーザ ,  情報漏洩 ,  サイバーセキュリティ ,  *マルウェア検出 ,  モバイルシステム ,  機械学習技術 ,  第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： モバイルマルウェア ,  機械学習 ,  モバイル検出 ,  データセット特性

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： モバイル ,  マルウェア検出 ,  系統的文献レビュー