Dépôt DSpace/Université Larbi Tébessi-Tébessa

Système de détection de malwares basé sur l’apprentissage profond pour Android

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dc.contributor.author Maini, Rachid Cherif
dc.date.accessioned 2022-03-08T10:29:02Z
dc.date.available 2022-03-08T10:29:02Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/1859
dc.description.abstract Le système d’exploitation Android est devenu le système d’exploitation mobile le plus utilisé, cette popularité croissante a attiré l’attention du développeur des malwares, ce qui leur donne la possibilité de crée des applications malveillantes pour attaquer les appareils Android. Récemment, il existe une nouvelle génération de logiciels Android malveillants qui les rendent beaucoup plus difficiles à détecter a l’aide de méthodes conventionnelles. Nous proposons dans ce mémoire une méthode de caractérisation et de détection de ces malwares basés sur les permissions, appels d’API et les commandes liées qui exploitent ce mode d’infection. Notre méthode est basée sur les techniques d’apprentissage profond, ce qui nous a permet de crée le meilleur modèle par rapport à l’ensemble de données utilisé. Notre modèle a été testé sur de vrais appareils Android pour déterminer si une application particulière est malveillante ou non en effectuant une analyse de comportement en_US
dc.description.sponsorship Pr. Derdour Makhlouf en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Universite laarbi tebessi tebessa en_US
dc.subject Android, static and dynamic analysis, deep learning, malware detection,permissions, API calls, related commands, recurrent neural networks en_US
dc.subject Android, analyse statique et dynamique, apprentissage profond, détection des malwares, permissions, appels API, commandes liées, réseaux de neurones récurrents. en_US
dc.title Système de détection de malwares basé sur l’apprentissage profond pour Android en_US
dc.type Thesis en_US


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