Labeling of Android malware with help of cryptographic API usage – Bc. Dominik Macko
Bc. Dominik Macko
Bachelor's thesis
Labeling of Android malware with help of cryptographic API usage
Labeling of Android malware with help of cryptographic API usage
Abstract:
Cieľom tejto práce bolo vyhodnotiť možnosť použitia informácií o používaní kryptografického API v aplikáciach na platforme Android pre detekciu malwaru, detekciu adwaru a klasifikáciu malwarových a adwarových rodín pomocou strojového učenia. Najprv práca poskytuje prehľad o analýze malwaru na platforme Android a o použitých algoritmoch strojového učenia, konkrétne naivný Bayesov klasifikátor, logistická …moreAbstract:
The thesis aims to evaluate the potential of using information about cryptography API usage in Android applications for malware detection, adware detection, and labeling of malware and adware families using machine learning. First, the thesis provides an overview of Android malware analysis and the machine learning algorithms used, specifically Naive Bayes, Logistic Regression, Random Forest, Gradient …moreKeywords
Android malware malware detection malware families malware categories malware labeling adware adware detection machine learning classification Random Forest Logistic Regression Naive Bayes Gradient Boosted Decision Trees deep learning neural networks Multilayer Perceptron detekcia malwaru malwarové rodiny kategórie malwaru klasifikácia malwarových rodín detekcia adwaru strojové učenie klasifikácia náhodný les logistická regresia naivný Bayesov klasifikátor gradientne posilované rozhodovacie stromy hlboké učenie neurónové siete viacvrstvé siete
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 25. 5. 2021
Identifier:
https://is.muni.cz/th/lo4rn/
Thesis defence
- Date of defence: 2. 7. 2021
- Supervisor: RNDr. Adam Janovský
- Reader: Mgr. Antonín Dufka
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsBachelor programme / field:
Applied Informatics / Applied Informatics
Theses on a related topic
-
Detekce malware pomocí identifikace periodického chování
Martin Korec -
Detekce malware v síťovém provozu
Ľubomír Gusenica -
Metody vkládání a detekce malware ve spustitelných souborech
Samuel Lehotský