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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10259/7260

    Título
    Delving into Android Malware Families with a Novel Neural Projection Method
    Autor
    Vega Vega, Rafael Alejandro
    Quintián, Héctor
    Cambra Baseca, CarlosAutoridad UBU Orcid
    Basurto Hornillos, NuñoAutoridad UBU Orcid
    Herrero Cosío, ÁlvaroAutoridad UBU Orcid
    Calvo-Rolle, José Luis
    Publicado en
    Complexity. 2019, V. 2019, p. 1-10
    Editorial
    Hindawi
    Fecha de publicación
    2019-06
    ISSN
    1076-2787
    DOI
    10.1155/2019/6101697
    Résumé
    Present research proposes the application of unsupervised and supervised machine-learning techniques to characterize Android malware families. More precisely, a novel unsupervised neural-projection method for dimensionality-reduction, namely, Beta Hebbian Learning (BHL), is applied to visually analyze such malware. Additionally, well-known supervised Decision Trees (DTs) are also applied for the first time in order to improve characterization of such families and compare the original features that are identified as the most important ones. The proposed techniques are validated when facing real-life Android malware data by means of the well-known and publicly available Malgenome dataset. Obtained results support the proposed approach, confirming the validity of BHL and DTs to gain deep knowledge on Android malware.
    Materia
    Informática
    Computer science
    URI
    http://hdl.handle.net/10259/7260
    Versión del editor
    https://doi.org/10.1155/2019/6101697
    Aparece en las colecciones
    • Artículos GICAP
    Atribución 4.0 Internacional
    Documento(s) sujeto(s) a una licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional
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