Android malware prediction using machine learning

İnternetten yararlanan ve her gün artan kötü amaçlı yazılım ciddi bir tehdit haline geldi. Kullanım kılavuzu nedeniyle kötü amaçlı yazılım (diğer adıyla kötü amaçlı yazılım) tanımlaması artık geçerli ve etkili değildir. kötü amaçlı yazılımın yüksek yaygınlığı. Böylece, otomatik davranış tabanlı kötü amaçlı yazılım tespiti makine öğrenimi teknikleri etkili bir çözüm gibi görünüyor. Çeşitli çalışmalar kanıtlanmıştır kötü amaçlı yazılım dosyalarını algılamak ve sınıflandırmak için makine öğreniminin verimliliği. Bu araştırmada birkaç Karar Ağacı, Rastgele Orman, Lojistik Regresyon dahil olmak üzere makine öğrenimi algoritmaları, SVM ve KNN, kötü amaçlı yazılım uygulamalarını tespit etmek için araştırılmıştır. İçin sınıflandırma amacı, Adware, Benign, Ransomware, SMS Malware olmak üzere beş sınıf, ve Scareware kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, makine öğreniminin algoritmalar, kötü amaçlı yazılım tespiti için pratik ve verimlidir ve %71 doğruluk bu algoritmalar sayesinde elde edilir.