Android Malware Detection using Machine Learning (Record no. 361400)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04283nam a22003855i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 361400
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102121353.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn nnnaamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 210710s2021 gw | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030746643
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-74664-3
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación TK5105.59
Número de documento/Ítem 2021 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Karbab, ElMouatez Billah
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Android Malware Detection using Machine Learning
Resto del título Data-Driven Fingerprinting and Threat Intelligence
Mención de responsabilidad, etc. by ElMouatez Billah Karbab, Mourad Debbabi, Abdelouahid Derhab, Djedjiga Mouheb.
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición First edition 2021
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publising
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2021
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XIV, 202 páginas)
Otras características físicas 81 ilustraciones, 64 ilustraciones a color
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Advances in Information Security
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 1568-2633
Designación de volumen o secuencia 86
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Computer Science (SpringerNature-11645)
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Computer Science (R0) (SpringerNature-43710)
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Introduction -- Background and Related Work -- Fingerprinting Android Malware Packages -- Robust Android Malicious Community Fingerprinting -- Android Malware Fingerprinting Using Dynamic Analysis -- Fingerprinting Cyber-Infrastructures of Android Malware -- Portable Supervised Malware Fingerprinting using Deep Learning -- Resilient and Adaptive Android Malware Fingerprinting and Detection -- Conclusion.
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. The authors develop a malware fingerprinting framework to cover accurate android malware detection and family attribution in this book. The authors emphasize the following: (1) the scalability over a large malware corpus; (2) the resiliency to common obfuscation techniques; (3) the portability over different platforms and architectures. First, the authors propose an approximate fingerprinting technique for android packaging that captures the underlying static structure of the android applications in the context of bulk and offline detection at the app-market level. This book proposes a malware clustering framework to perform malware clustering by building and partitioning the similarity network of malicious applications on top of this fingerprinting technique. Second, the authors propose an approximate fingerprinting technique that leverages dynamic analysis and natural language processing techniques to generate Android malware behavior reports. Based on this fingerprinting technique, the authors propose a portable malware detection framework employing machine learning classification. Third, the authors design an automatic framework to produce intelligence about the underlying malicious cyber-infrastructures of Android malware. The authors then leverage graph analysis techniques to generate relevant intelligence to identify the threat effects of malicious Internet activity associated with android malware. The authors elaborate on an effective android malware detection system, in the online detection context at the mobile device level. It is suitable for deployment on mobile devices, using machine learning classification on method call sequences. Also, it is resilient to common code obfuscation techniques and adaptive to operating systems and malware change overtime, using natural language processing and deep learning techniques. Researchers working in mobile and network security, machine learning and pattern recognition will find this book useful as a reference. Advanced-level students studying computer science within these topic areas will purchase this book as well.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Computer_2021
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Debbabi, Mourad
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Derhab, Abdelouahid
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Mouheb, Djedjiga
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030746636
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030746650
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030746667
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-74664-3
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 21/12/2021 En línea   TK5105.59 2021 EB eBook.19122041 22/12/2021 22/12/2021 LIBRO-E NO PRÉSTAMO