Data Mining Model to Detect Android Malware Based on Permissions and Activities
| العنوان بلغة أخرى: |
نموذج لاكتشاف برمجيات الاندرويد الخبيثة من خلال تنقيب البيانات بالاعتماد على أذونات وواجهات التطبيق |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | أبو سمرة، عبدالكريم أحمد (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | برهوم، توفيق سليمان (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| موقع: | غزة |
| الصفحات: | 1 - 76 |
| رقم MD: | 1028417 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | العربية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الإسلامية (غزة) |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | فلسطين |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
29
| المستخلص: |
ان عدد الهواتف الذكية في ازدياد متسارع، حتى أن عددها قد تجاوز عدد الحواسيب الشخصية حول العالم ليمتلكها تقريبا كل شخص. الهواتف الذكية لديها إمكانيات قوية، فهي تحتوي على معظم بياناتنا الشخصية والحساسة، مثل معلومات صاحب الهاتف، تحديد المواقع، الصور، وسجل المتصلين. هذه الهواتف تستطيع جمع كل الاحداث التي تحصل حولنا من خلال المستشعرات الخاصة بها وتخزين هذه الاحداث خلال اليوم. بما انه أي شخص يستطيع رفع تطبيق على المتجر الأكثر أمانا وموثوقية، متجر جوجل للتطبيقات، وحيث ان معظم مستخدمين هواتف الاندرويد يقومون بتحميل تطبيقات على هواتفهم. يمكن ان يصبحوا ضحية لاحد التطبيقات الضارة على احد المتاجر الخاصة بالتطبيقات، او حتى متجر جوجل. هذه التطبيقات الضارة من الممكن ان تقوم بسرقة البيانات الخاصة بمستخدم الهاتف. عمل العديد من الباحثين على حل هذه المشكلة، حيث كان لهم طرق مختلفة للحل، لكن معظم هذه الحلول كانت تعتمد على فحص عمل التطبيق بعد تثبيته على الهاتف، او من خلال تحليل احتمالية تسريب البيانات خلال عملية ارسال المعلومات بين أجزاء التطبيق. في هذا البحث نقوم باتباع طريقة تحليل التطبيق، التي تعتمد بشكل كلي على تحليل ملف ال manifest، نحن نقترح نموذج لاكتشاف التطبيق الخبيثة من خلال الاستعانة بتعدين البيانات وبالاعتماد على اذونات التطبيق وواجهاته، لاكتشاف تطبيقات خبيثة لم يتم فحصها، قبل عملية تثبيت التطبيق على هاتف المستخدم. تم جمع عينات من التطبيقات الآمنة والموثوقة، وعينات أخرى من تطبيقات ضارة، بهدف بناء قاعدة بيانات لاستخدامها في عمليات التصنيفات لاستخراج التطبيقات الخبيثة والضارة وتمييزها. تم تقييم النموذج المقترح باستخدام مقياسين بشكل رئيسي هما F-measure حيث حقق نتيجة 96.01%، وال AUC حيث حقق نتيجة 98.9%، مقياسي precision و recall تم استخدامهم في التقييم أيضا. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Malware Detection Based on Permissions on Android Platform Using Data Mining
بواسطة: Nasman, Mohammed I. منشور: (2016) -
Detecting Android Malware Using Multi Dynamic Analysis Method
بواسطة: غانم، هيفاء عيسى منشور: (2018) -
Android Botnet Detection Using Comprehensive Features Engineering Approach
بواسطة: حجاوي، وديع أسعد وديع منشور: (2018) -
Detection Of Redestributed Malware Behavior In Android App Versions
بواسطة: Al Salehi, Alaa منشور: (2015) -
Android Malware Detection Tool Using Dynamic Taint Analysis
بواسطة: Lubbad, Mohammed A. H. منشور: (2015)
