• Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
  • Gratis thuislevering in België vanaf € 30
  • Ruim aanbod met 7 miljoen producten
  • Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
  • Gratis thuislevering in België vanaf € 30
  • Ruim aanbod met 7 miljoen producten
  1. Boeken
  2. Non-fictie
  3. Informatica
  4. Computerwetenschappen
  5. Android Malware Detection Using Machine Learning

Android Malware Detection Using Machine Learning

Data-Driven Fingerprinting and Threat Intelligence

Elmouatez Billah Karbab, Mourad Debbabi, Abdelouahid Derhab, Djedjiga Mouheb
Paperback | Engels | Advances in Information Security | nr. 86
€ 179,45
+ 358 punten
Uitvoering
Levertermijn 1 à 4 weken
Eenvoudig bestellen
Veilig betalen
Gratis thuislevering vanaf € 30 (via bpost)
Gratis levering in je Standaard Boekhandel

Omschrijving

The authors develop a malware fingerprinting framework to cover accurate android malware detection and family attribution in this book. The authors emphasize the following: (1) the scalability over a large malware corpus; (2) the resiliency to common obfuscation techniques; (3) the portability over different platforms and architectures.
First, the authors propose an approximate fingerprinting technique for android packaging that captures the underlying static structure of the android applications in the context of bulk and offline detection at the app-market level. This book proposes a malware clustering framework to perform malware clustering by building and partitioning the similarity network of malicious applications on top of this fingerprinting technique. Second, the authors propose an approximate fingerprinting technique that leverages dynamic analysis and natural language processing techniques to generate Android malware behavior reports. Based on this fingerprinting technique, the authors propose a portable malware detection framework employing machine learning classification. Third, the authors design an automatic framework to produce intelligence about the underlying malicious cyber-infrastructures of Android malware. The authors then leverage graph analysis techniques to generate relevant intelligence to identify the threat effects of malicious Internet activity associated with android malware.
The authors elaborate on an effective android malware detection system, in the online detection context at the mobile device level. It is suitable for deployment on mobile devices, using machine learning classification on method call sequences. Also, it is resilient to common code obfuscation techniques and adaptive to operating systems and malware change overtime, using natural language processing and deep learning techniques.
Researchers working in mobile and network security, machine learning and pattern recognition will find this book useful as a reference. Advanced-level students studying computer science within these topic areas will purchase this book as well.

Specificaties

Betrokkenen

Auteur(s):
Uitgeverij:

Inhoud

Aantal bladzijden:
202
Taal:
Engels
Reeks:
Reeksnummer:
nr. 86

Eigenschappen

Productcode (EAN):
9783030746667
Verschijningsdatum:
12/07/2022
Uitvoering:
Paperback
Bestandsformaat:
Trade paperback (VS)
Afmetingen:
156 mm x 234 mm
Gewicht:
312 g
Standaard Boekhandel

Alleen bij Standaard Boekhandel

+ 358 punten op je klantenkaart van Standaard Boekhandel
MUST-HAVES

Hier bloeit iets

Nu dubbele punten op onze selectie nieuwe titels
MUST-HAVES
Hier bloeit iets
AANGERADEN

Onze cadeautips

voor Vaderdag
AANGERADEN
Onze cadeautips voor Vaderdag
VADERDAG ACTIE

Alleen in onze winkels: kortingsbon van € 10 voor e-books

bij een Vivlio e-reader
VADERDAG ACTIE
Vivlio e-reader + € 10 aan e-books
Standaard Boekhandel

Beoordelingen

We publiceren alleen reviews die voldoen aan de voorwaarden voor reviews. Bekijk onze voorwaarden voor reviews.