แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
Krerk Piromsopa. Classification of android malware from binary code using ensemble method with recursive feature elimination. (). King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library. : , 2024.
Classification of android malware from binary code using ensemble method with recursive feature elimination
Name: Nawa Tippayasem
Organization :
Chulalongkorn University. Department of Computer Engineering
Email :
6472040521@student.chula.ac.th
Name: Krerk Piromsopa
Organization :
Chulalongkorn University. Department of Computer Engineering
Email :
krerk.p@chula.ac.th
LCSH:
Computer security
LCSH:
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:
ใช้เวลา
0.025822 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 | |
| Token allocation for course bidding with machine learning method
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Chonbadee Juthamanee;Krerk Piromsopa;Prabhas Chongstitvatana | บทความ/Article | |
| A performance optimization of quantum computing simulation using FPGA
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Yaninee Jungjarassub ;Krerk Piromsopa | บทความ/Article | |
| An analysis of Python serialization towards distributed systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Eakasit Tangmunchittham;Krerk Piromsopa | บทความ/Article | |
| HoShi : a C++ framework for high-performance hardware simulation on single-core CPU
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Tanawin Devaveja;Krerk Piromsopa | บทความ/Article |