Ứng dụng mô hình học máy trong phát hiện nguy cơ mã độc trên nền tảng Android

Phát hiện nguy cơ mã độc trên nền tảng Android bằng mô hình học máy

Tác giả: Trần Đức Kiên

Lĩnh vực: Nghiên cứu Khoa học Máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung nghiên cứu về vấn đề phát hiện mã độc trên nền tảng Android, một thách thức ngày càng gia tăng trong kỷ nguyên số. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và Internet, các nguy cơ về an toàn thông tin, đặc biệt là mã độc hại (malware), ngày càng trở nên tinh vi và đa dạng. Android, là hệ điều hành di động phổ biến nhất hiện nay, trở thành mục tiêu chính của các loại mã độc.

Nghiên cứu đề xuất một phương pháp sử dụng mô hình học máy để phát hiện và phân loại mã độc một cách hiệu quả. Phương pháp này bao gồm các bước thu thập dữ liệu từ các ứng dụng Android, tiến hành phân tích và đánh giá mức độ an toàn. Dữ liệu được sử dụng là một tập mẫu lớn gồm 82.682 mẫu với 545.167 thuộc tính. Luận văn đi sâu vào giới thiệu về nền tảng Android, lịch sử phát triển, các phương pháp lây nhiễm mã độc, cũng như các kỹ thuật phát hiện mã độc bao gồm phân tích tĩnh và phân tích động.

Mục tiêu của nghiên cứu là xây dựng được một mô hình học máy có khả năng dự đoán và phát hiện chính xác các loại mã độc khác nhau, đồng thời đảm bảo hiệu năng cao trong việc xử lý.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Mục lục
• Danh mục các ký hiệu viết tắt
• Danh mục các bảng biểu
• Danh mục các hình vẽ, đồ thị
• Mở đầu
• Chương 1: Tổng quan
• Chương 2: Ứng dụng mô hình học máy trong phát hiện nguy cơ mã độc trên nền tảng Android
• Chương 3: Đề xuất mô hình, đánh giá
• Chương 4: Kết luận
• Tài liệu tham khảo