Mining and detection of android malware based on permissions
Android kötü amaçlı yazılımların madenciliği ve tespiti
- Tez No: 565067
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM SOĞUKPINAR, DR. SHAHID ALAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Açık uygulama dağıtımı ve iki milyardan fazla aktif kullanıcısı nedeniyle, Android platformu kötü amaçlı yazılım geliştiricileri için düşük maliyetli meyve olarak kullanılmaya devam ediyor. McAfee tehdit raporuna göre, Google Play'de bulunan kötü amaçlı yazılım ailelerinin sayısı 2017'de% 30 arttı. İzin tabanlı erişim denetimi modeli, Android uygulamalarını kötü amaçlı yazılımlara karşı korumak için en önemli mekanizmalardan biridir. Bu çalışmada, Android kötü amaçlı yazılım analizi ve algılamasının etkinliğini ve doğruluğunu artıran ve önceden bilinmeyen kötü amaçlı yazılımları potansiyel olarak tespit etme yeteneğine sahip yeni bir izin tabanlı model öneriyoruz. Bu yeni modelde, özelliğin sınıf frekansına (CF) bağlı olarak TF-IDFCF adlı yeni bir ağırlıklandırma metodu ekleyerek özellik seçimini iyileştiriyoruz. Deneylerimizin sonuçları, önerilen yöntemin, farklı sınıflandırıcılarla test edildiğinde düşük bir pozitif pozitif oranla% 95,3'ten daha yüksek bir tespit oranına sahip olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Due to the open app distribution and more than two billion active users, Android platform continues to serve as low-hanging fruit for malware developers. According to the McAfee threat report, the number of malware families found in the Google Play increased by 30% in 2017. Permission-based access control model is one of the most important mechanisms to protect Android apps against malware. In this work, we propose a new permission-based model that enhances the efficiency and accuracy of Android malware analysis and detection and has the capability of potentially detecting previously unknown malware. In this new model, we improve the feature selection by introducing a new weighting method, named TF-IDFCF, based on the class frequency (CF) of the feature. The results of our experiments show that our proposed method has a detection rate of greater than 95.3% with a low false positive rate, when tested with different classifiers.
Benzer Tezler
- Taşınabilir sistemlerde çok amaçlı kötücül kod tespiti
Multi purpose malware detection in mobile systems
MEHMET ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM SOĞUKPINAR
- Comparison of various algorithm for intrusion detection in data mining
Veri madenciliğinde intrüzyon algılama için çeşitli algoritminin karşılaştırılması
HASAN M.HUSSEIN M.ALI NASSRULLAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Mobil cihazlarda veri madenciliği sonuçlarının gösterilmesine yönelik uygulama geliştirilmesi
Developing application that display results of data mining for mobile devices
NİHAL PAÇAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA ÖNAL
- Sosyal medya kullanıcı sözleşmelerinin gözetim, mahremiyet ve veri güvenliği açısından incelenmesi
Examining social media privacy policies in terms of surveillance, privacy and data security
YAKUP TOKTAY
Doktora
Türkçe
2023
Radyo-Televizyonİstanbul ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEYHAN KANDEMİR
- Kalp hastalıklarını tahmin etmede veri madenciliğiteknikleriyle etkili algoritmanın tespit edilmesi
Determination of effective algorithm with data miningtechniques in predicting heart diseases
AYŞEGÜL NART
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiGazi ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. MEHMET ALİ ERGÜN