Mobile Malware entlarven – hinnat ja saatavuus
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Moderne Malware nutzt fortschrittliche Techniken, um sich vor statischen und dynamischen Analysetools zu verstecken. Um bei Angriffen auf ein mobiles Ger t m glichst unauff llig vorgehen zu k nnen, ist ein effektiver Ansatz f r die… Näytä koko kuvaus Piilota kuvaus
Moderne Malware nutzt fortschrittliche Techniken, um sich vor statischen und dynamischen Analysetools zu verstecken. Um bei Angriffen auf ein mobiles Ger t m glichst unauff llig vorgehen zu k nnen, ist ein effektiver Ansatz f r die Diagnose der Anwendung erforderlich. Heutzutage basiert der aktuelle Ansatz nur auf der Analyse von Codeteilen oder Mustern, anhand derer eine Android-Anwendung f r die Malware-Erkennung bewertet wird. Der Hacker kann diese Kombination aus Diagnose und Muster au er Kraft setzen, wodurch das Ger t mit Malware infiziert werden kann. In diesem Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, der verschiedene Techniken wie Muster, flussbasierte, verhaltensbasierte und zustandsbasierte Techniken verwendet und eine Analyse der einzelnen Daten durch die zugeh rigen spezialisierten Algorithmen vornimmt. Die erhaltenen Ergebnisse werden fusioniert, um die endg ltigen Ergebnisse dieser Anwendung zu erhalten. Ziel dieser Arbeit ist es, Malware mit verschiedenen Kombinationen von Algorithmen zu erkennen und Malware zu entdecken. Die verwendeten Algorithmen sind Call Graph-Based Classification, HMM-Modell und Naive Byes Based Classification. Die experimentellen Ergebnisse zeigen die Machbarkeit und Wirksamkeit des vorgeschlagenen Ansatzes zur Erkennung von Malware.
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