Android malware detection using Machine Learning methods

Bc. Jan Zdražil

Diplomová práce

Abstract:

Výzkum se zabývá využitím algoritmů strojového učení k detekci škodlivých aplikací běžících pod operačním systémem Android. Důraz je kladen na identifikaci charakteristik mobilního malwaru, které vykazují detekční potencionál a následnou tvorbou modelů strojového učení. Tento výzkum přispívá k řešení rostoucí obavy z androidího malwaru a nabízí praktické řešení pro ochranu mobilních zařízení před touto hrozbou. Díky využití nejmodernějších metod strojového učení bude výstup v podobě naučeného modelu využit jako nástroj v penetrační laboratoři PT-LAB v navazujících výzkumech.

Abstract:

The research explores the use of machine learning algorithms to detect malicious applications running on the Android operating system. The focus is on the identification of features from Android applications that exhibit detection potential and the subsequent creation of machine learning models. This research contributes to address the growing concern of Android malware and offers a practical solution to protect mobile devices from this threat. Using state-of-the-art machine learning methods, the output in the form of a trained model will be used as a tool in the PT-LAB penetration lab in follow-up research.

Keywords

Strojové učení, Škodlivé aplikace, Operační systém Android, Umělé neuronové sítě, Transformátory

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 19. 5. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. Milan Oulehla, Ph.D.

Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně

Fakulta aplikované informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Informační technologie / Kybernetická bezpečnost