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Machine learning classifiers for android malware analysis

dc.audienceComunidad Universidad Icesi – Investigadoresspa
dc.contributor.authorCadavid, Andres Navarrospa
dc.coverage.spatialCartagena de Lat: 10 24 00 N degrees minutes Lat: 10.4000 decimal degrees Long: 075 33 00 W degrees minutes Long: -75.5500 decimal degreesspa
dc.creator.emailanavarro@icesi.edu.co
dc.date.accessioned2018-02-19T15:33:47Z
dc.date.available2018-02-19T15:33:47Z
dc.date.issued2016-04-27
dc.description.abstractAndroid is an operating system which currently has over one billion active users for all their mobile devices, with a market impact that is influencing an increase in the amount of information that can be obtained from different users, facts that have motivated the development of malware by cybercriminals. To solve the problems caused by malware, Android implements a different architecture and security controls, such as unique user ID (UID) for each application, system permissions, and its distribution platform Google Play. It has been shown that there are ways to violate that protection, and how the complexity for create a new solutions are increased while cybercriminals improve their skills to develop malware.eng
dc.format.extent[Sin páginación]
dc.format.mediumDigitalspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.1109/ColComCon.2016.7516385
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Icesi
dc.identifier.isbn978-1-5090-1084-4
dc.identifier.otherhttp://ieeexplore.ieee.org/document/7516385/spa
dc.identifier.reponamereponame:Biblioteca Digital
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.icesi.edu.co/
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10906/82852
dc.language.isoengeng
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.eng
dc.publisher.departmentDepartamento Académico de Tecnologías de Información y Comunicaciones (TICs)spa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.publisher.placeCartagenaspa
dc.publisher.programIngeniería Telemáticaspa
dc.relation.ispartofCommunications and Computing (COLCOM), 2016 IEEE Colombian Conference on - 2016eng
dc.rightsEL AUTOR, expresa que la obra objeto de la presente autorización es original y la elaboró sin quebrantar ni suplantar los derechos de autor de terceros, y de tal forma, la obra es de su exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre éste. PARÁGRAFO: en caso de queja o acción por parte de un tercero referente a los derechos de autor sobre el artículo, folleto o libro en cuestión, EL AUTOR, asumirá la responsabilidad total, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos, la Universidad Icesi actúa como un tercero de buena fe. Esta autorización, permite a la Universidad Icesi, de forma indefinida, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, la Ley 44 de 1993, leyes y jurisprudencia vigente al respecto, haga publicación de este con fines educativos Todo persona que consulte ya sea la biblioteca o en medio electrónico podrá copiar apartes del texto citando siempre la fuentes, es decir el título del trabajo y el autor.spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.proposalMalwareeng
dc.subject.proposalAndroid (Recurso electrónico)spa
dc.subject.proposalTeléfonos inteligentes - Programaciónspa
dc.subject.proposalIngeniería de sistemas y comunicacionesspa
dc.subject.proposalTelecomunicacionesspa
dc.subject.proposalSystems engineeringeng
dc.subject.proposalTelecommunicationeng
dc.titleMachine learning classifiers for android malware analysiseng
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_c94f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecteng
dc.type.localDocumento de conferenciaspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioneng

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