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Dominant Feature Selection and Machine Learning-Based Hybrid Approach to Analyze Android RansomwareSelección de características dominantes y enfoque híbrido basado en aprendizaje automático para analizar el ransomware de Android

Resumen

El ransomware es un malware especial diseñado para extorsionar dinero a cambio de desbloquear el dispositivo y los archivos de datos personales. Los usuarios de teléfonos inteligentes almacenan tanto sus datos personales como los oficiales en estos dispositivos. Los atacantes de ransomware lo encuentran atractivo por sus beneficios financieros. Las pérdidas financieras debido a los ataques de ransomware están aumentando rápidamente. Estudios recientes señalan que de un 87% de ciberataques reportados, el 41% se debe a ataques de ransomware. La incapacidad de las soluciones basadas en firmas de aplicaciones para detectar malware desconocido ha inspirado a muchos investigadores a construir modelos de clasificación automatizados utilizando algoritmos de aprendizaje automático. El malware avanzado es capaz de retrasar acciones maliciosas al detectar el entorno emulado y, por lo tanto, plantea un desafío para la monitorización dinámica de aplicaciones también. Los enfoques híbridos existentes utilizan una variedad de combinaciones de características para detección y anál

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