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
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
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.
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.