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La plataforma Android es cada vez más objetivo de atacantes debido a su popularidad y apertura. Las defensas tradicionales contra el malware dependen en gran medida del análisis de expertos para diseñar manualmente las características discriminativas, las cuales son fáciles de eludir con el uso de técnicas sofisticadas de evasión de detección. Por lo tanto, se demandan enfoques más efectivos y fáciles de usar para la detección de malware en Android. En este documento, presentamos MobiSentry, un novedoso sistema de defensa ligero para la clasificación y categorización de malware en teléfonos inteligentes. Además de las características estáticas convencionales como permisos y llamadas API, MobiSentry también emplea las características de n-gramas de códigos de operación (opcode). Presentamos dos comparaciones de rendimiento exhaustivas entre varios algoritmos de clasificación de última generación con múltiples métricas de evaluación: (1) detección de malware en 184,486 aplicaciones benignas y 21,306 muestras de malware, y (2) categorización de malware en DREBIN, el conjunto de datos de malware Android etiquetado más grande. Utilizamos el conjunto de estos clasificadores supervisados para diseñar MobiSentry, que supera a varios enfoques relacionados y ofrece un rendimiento satisfactorio en la evaluación. Además, integramos MobiSentry con el sistema operativo Android que permite a los teléfonos inteligentes con Android extraer características y predecir si la aplicación es benigna o maliciosa. Los resultados experimentales en teléfonos inteligentes reales muestran que los usuarios pueden proteger fácil y efectivamente sus dispositivos contra el malware a través de este sistema con un pequeño sobrecosto en el tiempo de ejecución.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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