الأبحاث ضمن الموضوع : تقنيات الكشف المتقدمة عن البرمجيات الخبيثة
-
إطار هجين مصنف فعال للكشف عن البرمجيات الضارة في إنترنت الأشياء على نظام أندرويد
2026 | المؤلف: Nahla Hafez Saeed وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم البحث إطار عمل هجين لاكتشاف البرمجيات الضارة مصمم للأجهزة الذكية التي تعمل بنظام أندرويد، يجمع بين منهجيات التحليل الثابت والديناميكي. يستخدم هذا الإطار مصنف الغابة العشوائية، المحسن من خلال ضبط المعلمات بشكل منهجي، ويستخدم آلية تصنيف مزدوجة تعتمد على مكسب المعلومات ومؤشر جيني لاختيار الميزات الأكثر صلة. تم تقييم الإطار عبر أربعة مجموعات بيانات…
-
عينات مولدة بواسطة LLM لاكتشاف البرمجيات الضارة على أندرويد
2026 | المؤلف: Nik Rollinson وآخرون | المجلة: Digital | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تبحث الدراسة في إمكانيات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وبشكل خاص نسخة معدلة من GPT-4.1-mini، لتوليد سجلات جدولية منظمة لاكتشاف البرمجيات الخبيثة على نظام أندرويد، مع التركيز على ثلاث عائلات من البرمجيات الخبيثة: BankBot وLocker/SLocker وAirpush/StopSMS. تتناول الدراسة التحديات التي تطرحها البرمجيات الخبيثة المتطورة على نظام أندرويد، والتي تعقد طرق الكشف التقليدية، وتستكشف استخدام البيانات الاصطناعية…
-
تعزيز اكتشاف البرمجيات الضارة باستخدام تقنيات اختيار الميزات والتقنيات القياسية مع نماذج التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Rakibul Hasan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تتناول الدراسة التحدي المتزايد لاكتشاف البرمجيات الضارة في الأمن السيبراني من خلال تقييم آثار اختيار الميزات، وتوحيد الميزات، ونماذج التعلم الآلي (ML) المختلفة على أداء الاكتشاف. باستخدام مجموعة بيانات تصنيف ثنائية تتكون من 11,598 عينة و139 ميزة، تجري الأبحاث تجارب مع ثلاث تقنيات لتوحيد الميزات (بدون توحيد، والتطبيع، وتوحيد الحد الأدنى والحد الأقصى) وثلاث طرق…
-
الكشف عن البرمجيات الخبيثة الهجينة وتصنيفها باستخدام الشبكات العصبية العميقة
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل للتعلم العميق لاكتشاف البرمجيات الضارة على أندرويد، والذي يعالج بفعالية التحديات الكبيرة في المنهجيات الحالية، لا سيما فيما يتعلق بالتعتيم وقابلية التوسع وسط التطور السريع للتطبيقات. يستخدم النظام المقترح تحليلًا متعدد الأبعاد لأذونات أندرويد، والنوايا، واستدعاءات واجهة برمجة التطبيقات، مما يسهل استخراج الميزات القوية حتى عند مواجهة الهندسة العكسية.…
-
تعزيز اكتشاف البرمجيات الضارة من خلال اختيار الميزات الذاتية باستخدام مُحسِّن الذئب الرمادي
2024 | المؤلف: Mosleh M. Abualhaj وآخرون | المجلة: Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم هذه البحث نظام RFGWO-Mal، وهو نهج مبتكر للكشف عن البرمجيات الضارة وتصنيفها باستخدام مزيج من مصنف الغابة العشوائية (RF) ومحسن الذئب الرمادي (GWO). يستخدم النظام طريقة جديدة لاختيار الميزات ذات الاتحاد الذاتي، والتي تدمج الميزات من مجموعات فرعية مختلفة تم تحديدها بواسطة GWO لمهام التصنيف الثنائي والمتعدد الفئات. تم تقييم فعالية نظام RFGWO-Mal باستخدام…