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Un método para el aprendizaje de desequilibrio de clases en la detección de malware en Android

Autores: Guan, Jun; Jiang, Xu; Mao, Baolei

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Un método para el aprendizaje de desequilibrio de clases en la detección de malware en Android


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Desarrolladores de aplicaciones de Android
Ingeniería inversa
Shell
Descompilación
Aprendizaje de desequilibrio de clases
Aprendizaje automático

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Cada vez más desarrolladores de aplicaciones de Android están adoptando diversos métodos contra la ingeniería inversa, como agregar una capa adicional, lo que resulta en ciertas características que no se pueden obtener mediante descompilación, lo que causa un desequilibrio de muestras serio en la detección de malware de Android basada en aprendizaje automático.

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