Intelligent Mobile Malware Detection
La popularité des téléphones mobiles Android a incité de plus en plus de cybercriminels à créer des applications malveillantes qui mènent diverses activités malveillantes. Les attaques, qui se sont intensifiées après la pandémie de COVID-19, ont prouvé qu'il est très important de protéger les appareils mobiles Android contre les attaques de logiciels malveillants.
Le livre Intelligent Mobile Malware Detection apprendra aux utilisateurs comment développer des mécanismes intelligents de détection de logiciels malveillants sur Android en utilisant divers modèles graphiques et stochastiques. Le livre commence par une introduction au système d'exploitation Android, accompagnée des limites des mécanismes statiques de détection de logiciels malveillants les plus récents, ainsi que d'une présentation détaillée d'un mécanisme hybride de détection de logiciels malveillants. Le texte présente ensuite quatre mécanismes différents de détection dynamique de logiciels malveillants Android basés sur les appels système et utilisant des mesures de centralité de graphe, le traitement de signaux de graphe et des réseaux convolutifs de graphe.
En outre, il montre comment la plupart des logiciels malveillants Android peuvent être détectés en vérifiant la présence d'une sous-séquence unique d'appels système dans leur séquence d'appels système. Tous les mécanismes de détection des logiciels malveillants présentés dans le livre sont basés sur les recherches récentes des auteurs.
Les expériences sont menées avec les derniers échantillons de logiciels malveillants Android et les échantillons de logiciels malveillants sont collectés à partir de dépôts publics. Les codes sources sont également fournis pour faciliter la mise en œuvre des mécanismes.
Ce livre sera très utile aux chercheurs, aux développeurs, aux étudiants et aux professionnels de la cybersécurité pour explorer et construire des mécanismes de défense contre les logiciels malveillants Android en constante évolution.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)