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https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/28574
Title: | Analyse Statique pour la détection des malwares dans Android basée sur les permissions |
Authors: | BOUKHAMLA, Akram Randa, ELHADJ Manel, BOUZERDA |
Keywords: | Smartphones, Android, détection de malware, techniques d’apprentissage machine, des applications mobiles, analyse statique et permissions smartphone, Android, detection of Android malware, machine learning techniques, mobile applications, static analysis and permissions الهواتف الذك ةٌ، أندرو دٌ، تحل لٌ البرامج الضارة، تقن اٌت تعلّم الآلة، تطب قٌات الهواتف المحمولة، التحل لٌ الثابت والأذونات |
Issue Date: | 2020 |
Publisher: | UNIVERSITY OF KASDI MERBAH OUARGLA |
Abstract: | permettent d'accéder à une grande variété de services, des services personnels aux
services bancaires.Le système le plus utilisé sur ces appareils, qui représente près de
80 % de la part de marché des smartphones dans le monde est Android.
Parallèlement à sa large adoption, ce système est également devenu la cible de
malware dont le nombre n’a cessé de croître, ce qui a stimulé les travaux de
recherche liés à l’analyse et à la détection de malware Android.Dans ce mémoire,
nous présentons une méthode de détection des applications malveillantes d’Android
par des techniques d'apprentissage machine par une analyse statique des
permissions extraites du fichier Manifest.XML des applications mobiles. Nous classons
ces applications en deux classifications : l’une par une classification binaire, c.-à-d.
malware ou bégnine ; l’autre une classification par la catégorie de malware. Après
l’analyse des résultats, nous avons obtenu des résultats satisfaisants en termes de
précision. Abstract: Nowadays, smartphone devices are an integral part of our lives since they enable us to access a large variety of services from personal to banking.The most widely used system on these devices, accounting for nearly 80% of the global smartphone market share, is Android.In parallel with its widespread adoption, the system has also become the target of ever-increasing amounts of malware, which has stimulated research related to the analysis and detection of Android malware. We present a method for detecting malicious Android applications through machine learning techniques using static analysis of permissions extracted from the Manifest file of mobile applications. We classify these applications into two classifications: one by a binary classification, i.e. malware or begnin; the other by the malware category.After analyzing the results, we obtained satisfying results in terms of accuracy. |
URI: | http://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/28574 |
Appears in Collections: | Département d'informatique et technologie de l'information - Master |
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