Systematic Mapping of Machine Learning–Based Malware Detection Studies
Notice bibliographique
Résumé
The threat of computer malware and viruses is an ever-growing threat in today’s technological age. While the use of common anti-virus programs help limit the issue of having a computer infected with malware, the types and frequency of these viruses continue to rise and evolve at an uncontrollable rate. In order to combat this issue, the implementation of machine learning algorithms must continue to rise and evolve to fight and prevent a wide selection of malware. In this study, we are presenting our findings from a systematic mapping (SM) review of research in this area to determine the main factors that go into the testing and detection development of said research. These factors include the types of malware being tested, the machine learning algorithms used, among others. To determine these factors, we analyze a selection of articles from a literature database search query. This search, limited between the start of 2017 to the end of March 2022, resulted in 254 studies conducted in the scientific literature space. After conducting a multi-phase review of those studies, a subset of 28 papers were selected for further analysis. The results obtained from applying the systematic mapping process indicate that the testing of machine learning has a range of potential benefits, but has significant potential for improvement in future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».