Kompleksowy przewodnik po cyberbezpiecze¿stwie: Analiza przep¿ywu sieciowego: Wykrywanie z¿o¿liwego oprogramowania

Na podstawie zbioru aplikacji na system Android nale¿y przeprowadzi¿ zautomatyzowan¿ analiz¿ i zebrä dane, umo¿liwiaj¿ce kategoryzacj¿ opart¿ na uczeniu maszynowym. Wynikiem kategoryzacji jest przypisanie aplikacji do kategorii z¿o¿liwego oprogramowania lub aplikacji nieszkodliwych. Mo¿liwe jest wyodr¿bnienie cech opartych na przep¿ywie sieciowym oraz przeprowadzenie eksperymentów z ich wykorzystaniem w celu opracowania modelu umo¿liwiaj¿cego skuteczne rozpoznawanie i klasyfikowanie typów aplikacji na system Android. W badaniach w tej dziedzinie uwzgl¿dniono obszern¿ list¿ cech sieciowych. List¿ t¿ mo¿na jednak zaw¿zi¿, aby uzyskä jeszcze lepszy model klasyfikacji. Na podstawie analizy statystycznej dost¿pnych cech przep¿ywu zaproponowano zestaw siedmiu nowych modeli. Eksperymenty przeprowadzone w oparciu o te cechy pozwoli¿y osi¿gn¿¿ ¿redni¿ dok¿adno¿¿ klasyfikacji na poziomie 93,62%, wskänik sukcesu wynosz¿cy 92,68% oraz wskänik fäszywych alarmów na poziomie 0,083, uzyskane przy u¿yciu trzech klasyfikatorów maszynowych.