Passer à la navigation principale Passer à la recherche Passer au contenu principal

Clustering-based anomaly detection for smartphone applications

  • GSM-LASMIS

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

Nowadays, Smartphones have been widely used due to their capabilities in communication and multimedia processing. Smartphones provide access to a tremendous amount of sensitive information related to business, such as customer contacts, financial data, and Intranet networks. Hence, the Internet of the future will be mobile Internet. However, threat of malicious software has become an important factor in the smartphones security. In this paper, a new behavior-based malware detection framework using three clustering methods (PAM, DBSCAN and t-distribution) is proposed. Experimental results show that the approach has high detection rate and low rate of false positive and false negative.

langue originaleAnglais
titreIEEE/IFIP NOMS 2014 - IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium
Sous-titreManagement in a Software Defined World
EditeurIEEE Computer Society
ISBN (imprimé)9781479909131
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2014
Modification externeOui
EvénementIEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium: Management in a Software Defined World, NOMS 2014 - Krakow, Pologne
Durée: 5 mai 20149 mai 2014

Série de publications

NomIEEE/IFIP NOMS 2014 - IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium: Management in a Software Defined World

Une conférence

Une conférenceIEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium: Management in a Software Defined World, NOMS 2014
Pays/TerritoirePologne
La villeKrakow
période5/05/149/05/14

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « Clustering-based anomaly detection for smartphone applications ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

Contient cette citation