Articles de revues sur le sujet « ANDROID MALWARE CLASSIFICATION »
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Pachhala, Nagababu, Subbaiyan Jothilakshmi et Bhanu Prakash Battula. « Android Malware Classification Using LSTM Model ». Revue d'Intelligence Artificielle 36, no 5 (23 décembre 2022) : 761–67. http://dx.doi.org/10.18280/ria.360514.
Texte intégralParajuli, Srijana, et Subarna Shakya. « Malware Detection and Classification Using Latent Semantic Indexing ». Journal of Advanced College of Engineering and Management 4 (31 décembre 2018) : 153–61. http://dx.doi.org/10.3126/jacem.v4i0.23205.
Texte intégralAfifah, Nurul, et Deris Stiawan. « The Implementation of Deep Neural Networks Algorithm for Malware Classification ». Computer Engineering and Applications Journal 8, no 3 (24 septembre 2019) : 189–202. http://dx.doi.org/10.18495/comengapp.v8i3.294.
Texte intégralJiang, Changnan, Kanglong Yin, Chunhe Xia et Weidong Huang. « FedHGCDroid : An Adaptive Multi-Dimensional Federated Learning for Privacy-Preserving Android Malware Classification ». Entropy 24, no 7 (1 juillet 2022) : 919. http://dx.doi.org/10.3390/e24070919.
Texte intégralMas`ud, Mohd Zaki, Shahrin Sahib, ., Mohd Faizal Abdollah, Siti Rahayu Selamat et Robiah Yusof. « Android Malware Detection System Classification ». Research Journal of Information Technology 6, no 4 (1 avril 2014) : 325–41. http://dx.doi.org/10.3923/rjit.2014.325.341.
Texte intégralNiu, Weina, Rong Cao, Xiaosong Zhang, Kangyi Ding, Kaimeng Zhang et Ting Li. « OpCode-Level Function Call Graph Based Android Malware Classification Using Deep Learning ». Sensors 20, no 13 (29 juin 2020) : 3645. http://dx.doi.org/10.3390/s20133645.
Texte intégralKumar, Ajit, Vinti Agarwal, Shishir Kumar Shandilya, Andrii Shalaginov, Saket Upadhyay et Bhawna Yadav. « PACER : Platform for Android Malware Classification, Performance Evaluation and Threat Reporting ». Future Internet 12, no 4 (12 avril 2020) : 66. http://dx.doi.org/10.3390/fi12040066.
Texte intégralSingh, Jaiteg, Deepak Thakur, Farman Ali, Tanya Gera et Kyung Sup Kwak. « Deep Feature Extraction and Classification of Android Malware Images ». Sensors 20, no 24 (8 décembre 2020) : 7013. http://dx.doi.org/10.3390/s20247013.
Texte intégralGupta, Charu, Rakesh Kumar Singh, Simran Kaur Bhatia et Amar Kumar Mohapatra. « DecaDroid Classification and Characterization of Malicious Behaviour in Android Applications ». International Journal of Information Security and Privacy 14, no 4 (octobre 2020) : 57–73. http://dx.doi.org/10.4018/ijisp.2020100104.
Texte intégralJiao, Jian, Qiyuan Liu, Xin Chen et Hongsheng Cao. « Behavior Intention Derivation of Android Malware Using Ontology Inference ». Journal of Electrical and Computer Engineering 2018 (2018) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2018/9250297.
Texte intégralAkintola, Abimbola G., Abdullateef O. Balogun, Luiz Fernando Capretz, Hammed A. Mojeed, Shuib Basri, Shakirat A. Salihu, Fatima E. Usman-Hamza, Peter O. Sadiku, Ghaniyyat B. Balogun et Zubair O. Alanamu. « Empirical Analysis of Forest Penalizing Attribute and Its Enhanced Variations for Android Malware Detection ». Applied Sciences 12, no 9 (6 mai 2022) : 4664. http://dx.doi.org/10.3390/app12094664.
Texte intégralTaher, Fatma, Omar AlFandi, Mousa Al-kfairy, Hussam Al Hamadi et Saed Alrabaee. « DroidDetectMW : A Hybrid Intelligent Model for Android Malware Detection ». Applied Sciences 13, no 13 (29 juin 2023) : 7720. http://dx.doi.org/10.3390/app13137720.
Texte intégralAlswaina, Fahad, et Khaled Elleithy. « Android Malware Family Classification and Analysis : Current Status and Future Directions ». Electronics 9, no 6 (5 juin 2020) : 942. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9060942.
Texte intégralAbuthawabeh, Mohammad, et Khaled Mahmoud. « Enhanced Android Malware Detection and Family Classification, using Conversation-level Network Traffic Features ». International Arab Journal of Information Technology 17, no 4A (31 juillet 2020) : 607–14. http://dx.doi.org/10.34028/iajit/17/4a/4.
Texte intégralTaha, Altyeb, Omar Barukab et Sharaf Malebary. « Fuzzy Integral-Based Multi-Classifiers Ensemble for Android Malware Classification ». Mathematics 9, no 22 (12 novembre 2021) : 2880. http://dx.doi.org/10.3390/math9222880.
Texte intégralTaha, Altyeb, et Omar Barukab. « Android Malware Classification Using Optimized Ensemble Learning Based on Genetic Algorithms ». Sustainability 14, no 21 (3 novembre 2022) : 14406. http://dx.doi.org/10.3390/su142114406.
Texte intégralMassarelli, Luca, Leonardo Aniello, Claudio Ciccotelli, Leonardo Querzoni, Daniele Ucci et Roberto Baldoni. « AndroDFA : Android Malware Classification Based on Resource Consumption ». Information 11, no 6 (16 juin 2020) : 326. http://dx.doi.org/10.3390/info11060326.
Texte intégralMilosevic, Nikola, Ali Dehghantanha et Kim-Kwang Raymond Choo. « Machine learning aided Android malware classification ». Computers & ; Electrical Engineering 61 (juillet 2017) : 266–74. http://dx.doi.org/10.1016/j.compeleceng.2017.02.013.
Texte intégralLiu, Pengfei, Weiping Wang, Shigeng Zhang et Hong Song. « ImageDroid : Using Deep Learning to Efficiently Detect Android Malware and Automatically Mark Malicious Features ». Security and Communication Networks 2023 (7 avril 2023) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2023/5393890.
Texte intégralMalik, Sapna, et Kiran Khatter. « Malicious Application Detection and Classification System for Android Mobiles ». International Journal of Ambient Computing and Intelligence 9, no 1 (janvier 2018) : 95–114. http://dx.doi.org/10.4018/ijaci.2018010106.
Texte intégralRashed, Mohammed, et Guillermo Suarez-Tangil. « An Analysis of Android Malware Classification Services ». Sensors 21, no 16 (23 août 2021) : 5671. http://dx.doi.org/10.3390/s21165671.
Texte intégralBagui, Sikha, et Daniel Benson. « Android Adware Detection Using Machine Learning ». International Journal of Cyber Research and Education 3, no 2 (juillet 2021) : 1–19. http://dx.doi.org/10.4018/ijcre.2021070101.
Texte intégralElsersy, Wael F., Ali Feizollah et Nor Badrul Anuar. « The rise of obfuscated Android malware and impacts on detection methods ». PeerJ Computer Science 8 (9 mars 2022) : e907. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.907.
Texte intégralAlbakri, Ashwag, Fatimah Alhayan, Nazik Alturki, Saahirabanu Ahamed et Shermin Shamsudheen. « Metaheuristics with Deep Learning Model for Cybersecurity and Android Malware Detection and Classification ». Applied Sciences 13, no 4 (8 février 2023) : 2172. http://dx.doi.org/10.3390/app13042172.
Texte intégralEt.al, Shafiu Musa. « HEFESTDROID : Highly Effective Features for Android Malware Detection and Analysis ». Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) 12, no 3 (10 avril 2021) : 4676–82. http://dx.doi.org/10.17762/turcomat.v12i3.1884.
Texte intégralNaeem, Hamad, Amjad Alsirhani, Mohammed Mujib Alshahrani et Abdullah Alomari. « Android Device Malware Classification Framework Using Multistep Image Feature Extraction and Multihead Deep Neural Ensemble ». Traitement du Signal 39, no 3 (30 juin 2022) : 991–1003. http://dx.doi.org/10.18280/ts.390326.
Texte intégralSaputra, Hendra, Setio Basuki et Mahar Faiqurahman. « Implementasi teknik seleksi fitur pada klasifikasi malware Android menggunakan support vector machine (SVM) ». Repositor 1, no 1 (8 octobre 2019) : 1. http://dx.doi.org/10.22219/repositor.v1i1.1.
Texte intégralAL-Akhras, Mousa, Abdulrhman ALMohawes, Hani Omar, amer Atawneh et Samah Alhazmi. « Android malicious attacks detection models using machine learning techniques based on permissions ». International Journal of Data and Network Science 7, no 4 (2023) : 2053–76. http://dx.doi.org/10.5267/j.ijdns.2023.8.019.
Texte intégralRen, Bingfei, Chuanchang Liu, Bo Cheng, Jie Guo et Junliang Chen. « MobiSentry : Towards Easy and Effective Detection of Android Malware on Smartphones ». Mobile Information Systems 2018 (21 novembre 2018) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2018/4317501.
Texte intégralKhatter, Kiran, et Sapna Malik. « Ranking and Risk Factor Scheme for Malicious applications detection and Classifications ». International Journal of Information System Modeling and Design 9, no 3 (juillet 2018) : 67–84. http://dx.doi.org/10.4018/ijismd.2018070104.
Texte intégralChen, Tieming, Qingyu Mao, Yimin Yang, Mingqi Lv et Jianming Zhu. « TinyDroid : A Lightweight and Efficient Model for Android Malware Detection and Classification ». Mobile Information Systems 2018 (17 octobre 2018) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2018/4157156.
Texte intégralWu, Bozhi, Sen Chen, Cuiyun Gao, Lingling Fan, Yang Liu, Weiping Wen et Michael R. Lyu. « Why an Android App Is Classified as Malware ». ACM Transactions on Software Engineering and Methodology 30, no 2 (mars 2021) : 1–29. http://dx.doi.org/10.1145/3423096.
Texte intégralAcharya, Saket, Umashankar Rawat et Roheet Bhatnagar. « A Comprehensive Review of Android Security : Threats, Vulnerabilities, Malware Detection, and Analysis ». Security and Communication Networks 2022 (29 juin 2022) : 1–34. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7775917.
Texte intégralAcharya, Saket, Umashankar Rawat et Roheet Bhatnagar. « A Low Computational Cost Method for Mobile Malware Detection Using Transfer Learning and Familial Classification Using Topic Modelling ». Applied Computational Intelligence and Soft Computing 2022 (13 juin 2022) : 1–22. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4119500.
Texte intégralFAN, Wenhao, Dong LIU, Fan WU, Bihua TANG et Yuan'an LIU. « Android Malware Detection Based on Functional Classification ». IEICE Transactions on Information and Systems E105.D, no 3 (1 mars 2022) : 656–66. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.2021edp7133.
Texte intégralSALAMATU, ALIYU SULAIMAN, SURAJUDEEN ADEBAYO OLAWALE, IDRIS ISMAILA et A. BASHIR SULAIMON. « ANDROID MALWARE CLASSIFICATION USING WHALE OPTIMIZATION ALGORITHM ». i-manager's Journal on Mobile Applications and Technologies 5, no 2 (2018) : 37. http://dx.doi.org/10.26634/jmt.5.2.15631.
Texte intégralSwetha, K., et K. V.D.Kiran. « Survey on Mobile Malware Analysis and Detection ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.32 (31 mai 2018) : 279. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.32.15584.
Texte intégralGómez, Alfonso, et Antonio Muñoz. « Deep Learning-Based Attack Detection and Classification in Android Devices ». Electronics 12, no 15 (28 juillet 2023) : 3253. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12153253.
Texte intégralBhattacharya, Abhishek, et Radha Tamal Goswami. « Community Based Feature Selection Method for Detection of Android Malware ». Journal of Global Information Management 26, no 3 (juillet 2018) : 54–77. http://dx.doi.org/10.4018/jgim.2018070105.
Texte intégralChen, Hui, Zhengqiang Li, Qingshan Jiang, Abdur Rasool et Lifei Chen. « A Hierarchical Approach for Android Malware Detection Using Authorization-Sensitive Features ». Electronics 10, no 4 (10 février 2021) : 432. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10040432.
Texte intégralWang, Xin, Dafang Zhang, Xin Su et Wenjia Li. « Mlifdect : Android Malware Detection Based on Parallel Machine Learning and Information Fusion ». Security and Communication Networks 2017 (2017) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2017/6451260.
Texte intégralKim, Minki, Daehan Kim, Changha Hwang, Seongje Cho, Sangchul Han et Minkyu Park. « Machine-Learning-Based Android Malware Family Classification Using Built-In and Custom Permissions ». Applied Sciences 11, no 21 (1 novembre 2021) : 10244. http://dx.doi.org/10.3390/app112110244.
Texte intégralMenaouer, Brahami, Abdallah El Hadj Mohamed Islem et Matta Nada. « Android Malware Detection Approach Using Stacked AutoEncoder and Convolutional Neural Networks ». International Journal of Intelligent Information Technologies 19, no 1 (8 septembre 2023) : 1–22. http://dx.doi.org/10.4018/ijiit.329956.
Texte intégralYusof, Muhammad, Madihah Mohd Saudi et Farida Ridzuan. « Mobile Botnet Classification by using Hybrid Analysis ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 4.15 (7 octobre 2018) : 103. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i4.15.21429.
Texte intégralT, Sai Tejeshwar Reddy. « An Enhanced Novel GA-based Malware Detection in End Systems Using Structured and Unstructured Data by Comparing Support Vector Machine and Neural Network ». Revista Gestão Inovação e Tecnologias 11, no 2 (5 juin 2021) : 1514–25. http://dx.doi.org/10.47059/revistageintec.v11i2.1777.
Texte intégralGuendouz, Mohamed, et Abdelmalek Amine. « A New Feature Selection Method Based on Dragonfly Algorithm for Android Malware Detection Using Machine Learning Techniques ». International Journal of Information Security and Privacy 17, no 1 (10 mars 2023) : 1–18. http://dx.doi.org/10.4018/ijisp.319018.
Texte intégralLin, Ying-Dar, et Chun-Ying Huang. « Three-Phase Detection and Classification for Android Malware Based on Common Behaviors ». Journal of Communications Software and Systems 12, no 3 (21 septembre 2016) : 157. http://dx.doi.org/10.24138/jcomss.v12i3.80.
Texte intégralDing, Chao, Nurbol Luktarhan, Bei Lu et Wenhui Zhang. « A Hybrid Analysis-Based Approach to Android Malware Family Classification ». Entropy 23, no 8 (3 août 2021) : 1009. http://dx.doi.org/10.3390/e23081009.
Texte intégralLu, Tianliang, Yanhui Du, Li Ouyang, Qiuyu Chen et Xirui Wang. « Android Malware Detection Based on a Hybrid Deep Learning Model ». Security and Communication Networks 2020 (28 août 2020) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8863617.
Texte intégralThakur, Deepak. « Classification of Android Malware using its Image Sections ». International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering 9, no 4 (25 août 2020) : 6151–55. http://dx.doi.org/10.30534/ijatcse/2020/288942020.
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