Mobile Malware Detection
2022
Mémoire de Master
Informatique

Université Mohamed Boudiaf - M'sila

S
Soufi, Aboubaker Seddik
B
Bouaziz, Azeddine
S
Supervisor Saoudi, Lalia

Résumé: With the advent of communication technologies and the extended availability of smart devices (smartphones, PDAs), mobiles applications are becoming part of our everyday life, due to its portability, availability and high performance services to cover most user’s needs. Like all web applications, mobile system is exposed to malware attacks. In this context, our project is aimed at developing a mobile malware detector (MobMal detector) on Android platform using machine learning approach to detect malware by mining the patterns of Permissions and API Calls.

Mots-clès:

mobile application ‘s malware
android permission
api calls
malware apps
support vector machines
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