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El malware moderno utiliza técnicas avanzadas para ocultarse de las herramientas de análisis estático y dinámico. Para lograr el mayor sigilo al atacar un dispositivo móvil, se requiere un enfoque eficaz para el diagnóstico de la aplicación. Hoy en día, el enfoque actual se basa en el análisis de la parte del código o del patrón en el que se basa la evaluación de una aplicación androide para la detección del malware. El hacker puede anular esta combinación de diagnóstico de patrón, como resultado, que puede infectar el dispositivo con el malware. Este documento presenta un enfoque que está utilizando varias técnicas como los patrones, basado en el flujo, basado en el comportamiento, basado en el estado y hace un análisis de cada dato individual por sus algoritmos especializados asociados. Los resultados obtenidos se fusionan para obtener los resultados finales de esa aplicación. El objetivo de este trabajo es detectar el malware utilizando varias combinaciones de algoritmos y detectar el malware. Los algoritmos que se van a utilizar son Call Graph-Based Classification, HMM model, y Naive Byes Based Classification. Los resultados experimentales muestran la viabilidad y eficacia del enfoque propuesto para detectar el malware.
About the author
Sra. Pooja B KoteProfesora AsistenteDepartamento de Ingeniería InformáticaEscuela de Ciencias de la Computación e IngenieríaUniversidad Sandip, Nasik.
