Pooja Kote

Les logiciels malveillants modernes utilisent des techniques avanc es pour se cacher des outils d'analyse statique et dynamique. Pour parvenir la plus grande discr tion lors de l'attaque d'un appareil mobile, une approche efficace est n cessaire pour le diagnostic de l'application. Aujourd'hui, l'approche actuelle ne repose que sur l'analyse d'une partie du code ou d'un motif sur la base duquel elle value une application andro de pour la d tection de logiciels malveillants. Le pirate peut outrepasser cette combinaison de diagnostic de mod le, ce qui peut infecter le dispositif avec le malware. Cet article pr sente une approche qui utilise diverses techniques comme les mod les, le flux, le comportement, l' tat et fait une analyse de chaque donn e individuelle par ses algorithmes sp cialis s associ s. Les r sultats obtenus sont fusionn s pour obtenir les r sultats finaux de cette application. Cet article vise rep rer les logiciels malveillants en utilisant diverses combinaisons d'algorithmes et d tecter les logiciels malveillants. Les algorithmes qui vont tre utilis s sont la classification bas e sur le graphe d'appel, le mod le HMM, et la classification bas e sur Naive Byes. Les r sultats exp rimentaux montrent la faisabilit et l'efficacit de l'approche propos e pour d tecter les logiciels malveillants.

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.

Il malware moderno utilizza tecniche avanzate per nascondersi dagli strumenti di analisi statica e dinamica. Per ottenere la massima furtivit quando si attacca un dispositivo mobile, necessario un approccio efficace per la diagnosi dell'applicazione. Al giorno d'oggi l'approccio attuale si basa solo sull'analisi di una parte di codice o di un pattern in base al quale si valuta un'applicazione Android per il rilevamento del malware. L'hacker pu sovrascrivere questa combinazione di diagnosi di pattern, come risultato, che pu infettare il dispositivo con il malware. Questo documento introduce un approccio che sta usando varie tecniche come i modelli, basati sul flusso, basati sul comportamento, basati sullo stato e fa un'analisi di ogni singolo dato con i suoi algoritmi specializzati associati. I risultati ottenuti sono fusi per ottenere i risultati finali di quell'applicazione. Questo documento mira a individuare il malware utilizzando varie combinazioni di algoritmi e a rilevare il malware. Gli algoritmi che verranno utilizzati sono Call Graph-Based Classification, il modello HMM e Naive Byes Based Classification. I risultati sperimentali mostrano la fattibilit e l'efficacia dell'approccio proposto per rilevare il malware.

O malware moderno utiliza t cnicas avan adas para se esconder de ferramentas de an lise est tica e din mica. Para se conseguir o mais furtivo ao atacar um dispositivo m vel, necess ria uma abordagem eficaz para o diagn stico da aplica o. Hoje em dia, a abordagem actual baseia-se apenas na an lise de parte ou padr o de c digo com base no qual avalia uma aplica o androide para detec o de malware. O hacker pode sobrepor-se a esta combina o de diagn stico de padr o, como resultado, que pode infectar o dispositivo com o malware. Este documento introduz uma abordagem que utiliza v rias t cnicas como padr es, baseada no fluxo, baseada no comportamento, baseada no estado e faz uma an lise de cada dado individual atrav s dos seus algoritmos especializados associados. Os resultados obtidos s o fundidos para obter os resultados finais dessa aplica o. Este documento visa detectar malware utilizando v rias combina es de algoritmos e detectar malware. Os algoritmos que v o ser utilizados s o a Call Graph-Based Classification, o modelo HMM, e a Naive Byes Based Classification. Os resultados experimentais mostram a viabilidade e efic cia da abordagem proposta para detectar malware.

The dresses worn by virtual character is done with real-time processing of cloth by a data-driven approach, is proposed. It starts with the creation of a clone of a person prior to real-time simulation, by analyzing height and skin color tone parameter to give exact look to the skeleton. The system will be entirely equipped with sensors like motion sensors, light sensors, cameras which is also the hardware of our system which control by Graphical User Interface Software. The controllers will be managed by an operating system that will communicate with the user interactive software. The system will provide a smart interface to the retailer and end-user customers. This smart system can increase the level of marketing than the current scenario. This system will realize smart solutions for dressing and efficiently solve the issue related to retailers and end-user customers. It is our ultimate goal to develop and integrate different key technologies into interactive virtual clothing stores, distributed, where users can select cloths and try on the clothe that is adjusted to their body measurements. We can overcome the problem of return items and risk in the buying process.