| Titre : | Détection de maliciels Android : Problème de Sélection d’attributs |
| Auteurs : | Mebarka Yahlali, Directeur de thèse ; Abdelaziz Keddari, Auteur ; Fatma Houacine, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | univ DR taher moulay saida, 2022-2023 |
| ISBN/ISSN/EAN : | TECT03080 |
| Format : | 50p / ill / 29cm |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | sélection des attributs, la fouille de données, machine Learning, Android |
| Résumé : |
La prolifération continue des logiciels malveillants Android suscite de graves préoccupations
en matière de sécurité mobile. Incontestablement, la détection des logiciels malveillants Android a reçu beaucoup d'attention dans la communauté de la recherche et devient donc un aspect crucial pour assurer la sécurité des utilisateurs. Cependant, un problème majeur dans ce domaine est la sélection des attributs pertinents pour la détection. Les attributs sont des caractéristiques d'une application Android qui indiquent si elle est malveillante et qui jouent un rôle important dans la fouille de données. La sélection d’attributs permet de représenter un sous ensemble de données à partir d’un ensemble volumineux de données et d’éliminer les données redondantes, non pertinentes. Cependant, il est difficile de déterminer quels attributs sont pertinents en raison de l'évolution rapide des maliciels. De plus, la collecte d'attributs peut être coûteuse en termes de ressources et certains attributs peuvent être trompeurs. Les chercheurs utilisent des techniques de machine Learning et exploitent des bases de données pour extraire automatiquement des attributs pertinents. Malgré les difficultés, il est possible de développer des modèles de détection efficaces en combinant ces approches. |
| Note de contenu : |
Chapitre 1 : Sélection d’attributs
Chapitre 2 : Sécurité des applications mobiles Chapitre 3 : Contribution et Implémentation |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
Documents numériques (1)
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