Fechar

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/45HFDCL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2021/10.04.14.45
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2021/10.04.14.45.14
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.23.14.36 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1007/978-3-030-86970-0_7
ISBN978-303086969-4
ISSN03029743
Chave de CitaçãoPimentaSantGrég:2021:InMaMo
TítuloFamily Matters: On the Investigation of [Malicious] Mobile Apps Clustering
FormatoOn-line
Ano2021
Data de Acesso06 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
2. Contextualização
Autor1 Pimenta, Thalita S. R.
2 Santos, Rafael Duarte Coelho dos
3 Grégio, A.
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJ4N
Grupo1
2 COPDT-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Federal do Paraná (IFPR)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade Federal do Paraná (UFPR)
Endereço de e-Mail do Autor1 thalita.pimenta@ifpr.edu.br
2 rafael.santos@inpe.br
3 gregio@inf.ufpr.br
Nome do EventoInternational Conference on Computational Science and its Applications, 21
Localização do EventoOnline
Data13-16 Sept.
Páginas79-94
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2021-10-04 14:45:42 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-03 23:14:36 :: administrator -> simone :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveClustering
Lineage
Mobile malware
ResumoAs in the classification of biological entities, malicious software may be grouped into families according to their features and similarity levels. Lineage identification techniques can speed up the mitigation of malware attacks and the development of antimalware solutions by aiding in the discovery of previously unknown samples. The goal of this work is to investigate how the use of hierarchical clustering on malware statically extracted features can help on explaining the distribution of applications into specific groups. To do so, we collected 76 samples of several versions from popular, legitimate mobile applications and 111 malicious applications from 11 well-known scareware families, produced their dendograms, and discussed the outcomes. Our results show that the proposed apporach is promising for the verification of relationships found between samples and their attributes.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Family Matters: On...
Conteúdo da Pasta docnão têm arquivos
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 04/10/2021 11:45 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUES5
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 


Fechar