แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Classification of android malware from binary code using ensemble method with recursive feature elimination

Organization : Chulalongkorn University. Department of Computer Engineering
Email : 6472040521@student.chula.ac.th

Organization : Chulalongkorn University. Department of Computer Engineering
Email : krerk.p@chula.ac.th
LCSH: Malware (Computer software)
LCSH: Computer security
LCSH: Machine learning
LCSH: Ensemble learning (Machine learning)
Abstract: In response to the burgeoning Android market and the concurrent proliferation of both applications and malware, we propose a direct analysis approach to classify Android malware by examining bytecode extracted from DEX files. The prevalent use of obfuscation techniques by malicious actors underscores the need for robust methods to detect and analyze malware. Leveraging the frequency of bi-gram and tri-gram patterns within the bytecode, we employ recursive feature elimination with TF-IDF, alongside XGB, RF, and voting classifiers, to enhance detection capabilities. Our study, conducted using the CICAndMal2017 dataset, highlights the effectiveness of this approach, with XGB classifier u tilizing t he t op 4 096 tri-gram features achieving an impressive F1-score of 93.56% for Android malware detection. This research contributes to the advancement of malware detection methodologies, offering a promising avenue for mitigating the growing threat landscape in the Android ecosystem.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2024
Modified: 2025-05-22
Issued: 2025-05-22
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Thailand Section (IEEE Computer Society Thailand Chapter) and Prince of Songkla University. College of Computing. The 21st International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE 2024)) (pp.174-178). Phuket : Prince of Songkla University
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 JCSSE 2024pp.174-178.pdf 877.6 KB
ใช้เวลา
0.03535 วินาที

Nawa Tippayasem
Title Contributor Type
Classification of android malware from binary code using ensemble method with recursive feature elimination
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nawa Tippayasem;Krerk Piromsopa

บทความ/Article
Krerk Piromsopa
Title Contributor Type
An implementation of ICD coding for bi-lingual medical records using deep learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nutcha Zazum;Krerk Piromsopa;Chris Charoeanlap

บทความ/Article
Classification of android malware from binary code using ensemble method with recursive feature elimination
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nawa Tippayasem;Krerk Piromsopa

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 67
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 6,198
รวม 6,265 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 118,119 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,801 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 13 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 1 ครั้ง
รวม 119,936 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.59