A Hybrid Machine Learning Approach and Genetic Algorithm for Malware Detection

سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 163

فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JADM-12-1_008

تاریخ نمایه سازی: 10 خرداد 1403

چکیده مقاله:

Detecting and preventing malware infections in systems is become a critical necessity. This paper presents a hybrid method for malware detection, utilizing data mining algorithms such as simulated annealing (SA), support vector machine (SVM), genetic algorithm (GA), and K-means. The proposed method combines these algorithms to achieve effective malware detection. Initially, the SA-SVM method is employed for feature selection, where the SVM algorithm identifies the best features, and the SA algorithm calculates the SVM parameters. Subsequently, the GA-K-means method is utilized to identify attacks. The GA algorithm selects the best chromosome for cluster centers, and the K-means algorithm has applied to identify malware. To evaluate the performance of the proposed method, two datasets, Andro-Autopsy and CICMalDroid ۲۰۲۰, have been utilized. The evaluation results demonstrate that the proposed method achieves high true positive rates (۰.۹۶۴, ۰.۹۸۵), true negative rates (۰.۹۸۵, ۰.۹۸۹), low false negative rates (۰.۰۳۶, ۰.۰۱۵), and false positive rates (۰.۰۲۲, ۰.۰۴۳). This indicates that the method effectively detects malware while reasonably minimizing false identifications.

نویسندگان

Mahdieh Maazalahi

Department of Computer Science, Faculty of Mathematics and Computer, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran.

Soodeh Hosseini

Department of Computer Science, Faculty of Mathematics and Computer, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • H. Alamro, W. Mtouaa, S. Aljameel, A.S. Salama, M.A. Hamza, ...
  • R. Yumlembam, B. Issac, S.M. Jacob, and L. Yang, "Iot-based ...
  • J. Kim, Y. Ban, E. Ko, H. Cho, and J.H. ...
  • R. Morshedi, S.M. Matinkhah, and M.T. Sadeghi. "Intrusion Detection for ...
  • A. Anand, S. Rani, D. Anand, H. M. Aljahdali, and ...
  • J. Lee, H. Jang, S. Ha, and Y. Yoon, "Android ...
  • M. Yang, X. Chen, Y. Luo, and H. Zhang, "An ...
  • S.W. Lin, Z.J. Lee, S.C. Chen, and T.Y. Tseng, "Parameter ...
  • K. Krishna and M.N. Murty, "Genetic K-means algorithm," IEEE Transactions ...
  • K. Sharma and B.B. Gupta, "Mitigation and risk factor analysis ...
  • D. Aboshady, N.E. Ghannam, E.K. Elsayed, and L. Diab, "APKOWL: ...
  • H.H.R. Manzil and S. Manohar Naik, "Android malware category detection ...
  • C. Avci, B. Tekinerdogan, and C. Catal, "Analyzing the performance ...
  • V.Lavanya and P.C. Sekhar, "Efficient Cybersecurity Model Using Wavelet Deep ...
  • J.L. Potharlanka, "Feature importance feedback with Deep Q process in ...
  • P. K. Keserwani, M.C. Govil, and E.S. Pilli, "An effective ...
  • F. Taher, O. AlFandi, M. Al-kfairy, H. Al Hamadi, and ...
  • نمایش کامل مراجع