Android Malware Detection using Machine Learning

Name: Android Malware Detection using Machine Learning
Author: Elmouatez Billah Karbab
ISBN: 9783030746667

Elmouatez Billah Karbab

Lingua: inglese

Editore: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Jul 2022, 2022

3030746666 / 9783030746667

Serie: Libro 87 di 109 - Advances in Information Security

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 216 pp. Englisch.

Codice articolo 9783030746667

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Titolo: Android Malware Detection using Machine Learning
Autore: Elmouatez Billah Karbab
Editore: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Jul 2022
Anno di pubblicazione: 2022
Condizione: Neu
Rilegatura: Taschenbuch
Lingua: inglese
ISBN 10: 3030746666
ISBN 13: 9783030746667
Peso dell'articolo: 335 grammi
Dimensioni: 235x155x12 mm
Serie: Libro 87 di 109: Advances in Information Security

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. Basedon 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.

"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.

Informazioni sull’autore

Dr. ElMouatez Billah Karbab is a researcher at Concordia University, Montreal, Canada. His research focuses on applied machine learning techniques on malware fingerprinting and mobile & IoT security. He is a research scientist at the National Cyber Forensic and Training Alliance (NCFTA) of Canada, an international organization which focuses on the investigation of cyber-crimes. He is also serving as a data scientist and cyber-security specialist at NCFTA Canada. He served as an associate researcher at Research Centre for Scientific and Technical Information (CERIST), Algeria, where he worked on international projects in collaboration with the university of Cape Town, South Africa, and Heudiasyc Lab, France. ElMouatez has published many peer-reviewed research articles in international journals and conferences on malware fingerprinting using machine learning techniques, cyber security, and embedded systems.

Mourad Debbabi is Professor at the Concordia Institute for Information Systems Engineering and Interim Dean of the Gina Cody School of Engineering and Computer Science. He holds the NSERC/Hydro-Quebec Thales Senior Industrial Research Chair in Smart Grid Security. He is a member of the Cybersecurity Advisory Board to the Minister of Digital Transformation, and a member of the Advisory Board of the Cybercrime Council. He serves/served on the boards of Canadian Police College, PROMPT Québec and Calcul Québec. He is the founder and Director of the Security Research Centre at Concordia University. Dr. Debbabi holds Ph.D. and M.Sc. degrees in computer science from Université Paris-XI Orsay, France, and an Engineering degree from Université de Constantine. He has published 6 books and more than 300 peer-reviewed research articles in international journals and conferences on cyber security, cyber forensics, smart grids, privacy, cryptographic protocols, threat intelligence generation, malware analysis, reverse engineering, specification andverification of safety-critical systems, programming languages and type theory. He has supervised to successful completion 33 Ph.D. students, 76 Master students and 14 Postdoctoral Fellows. He served as a Senior Scientist at the Panasonic Information and Network Technologies Laboratory, Princeton, New Jersey, USA; Associate Professor at the Computer Science Department of Laval University, Canada; Senior Scientist at General Electric Research Center, New York, USA; Research Associate at the Computer Science Department of Stanford University, California, USA; and Permanent Researcher at the Bull Corporate Research Center, Paris, France.

Dr. Abdelouahid Derhab received the Engineer's, MSc, and PhD degrees in computer science from University of Sciences and Technology Houari Boummediene (USTHB), Algiers, in 2001, 2003, and 2007 respectively. He was a full-time researcher at CERIST research center in Algeria from 2002 to 2012. He was an Assistant Professor at King Saud University from 2012 to 2018. He is currently an Associate Professor at the Center of Excellence in Information Assurance (COEIA), King Saud University. He served as a lead guest editor of some peer-reviewed journals. He also served as workshop chair, technical committee chair, and reviewer for many journals and international conferences. He is the author of more than 100 papers in different peer-reviewed journals conferences, and book chapters. He is also a cyber security policy analyst at Global Foundation for Cyber Studies and Research (GFCYBER). His research interests are: malware analysis, network security, intrusion detection, mobile security, Internet of things, smart grid, blockchain, and cyber security policies.

Dr. Djedjiga Mouheb is an Assistant Professor at the Department of Computer Science, College of Computing and Informatics, University of Sharjah, UAE. She is a member of the University’s Information and Network Security Research Group. Her researchinterests include social networking security, social bots, malware analysis, software fingerprinting, investigation of cyber-threat infrastructures, and software security. Before joining University of Sharjah, she was a Postdoctoral Fellow at Concordia University, Montreal, Canada. She was also a member of the National Cyber Forensics and Training Alliance (NCFTA) Canada. She holds a PhD degree in Computer Science from Concordia University, Montreal, Canada, Master’s degree from École des Mines de Paris, France and Bachelors degree from Institut National d’Informatique (INI), Algeria.

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Diritto di recesso

Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.

Informazioni sul diritto di recesso

Diritto legale di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).

Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.

Effetti del recesso

In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).

Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.

Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.

Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.

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