Klasifikasi Malware Family menggunakan Metode k-Nearest Neighbor (k-NN)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Smartphone berbasis Android OS memiliki pengguna terbanyak saat ini karena nyaman untuk digunakan dan menawarkan berbagai fitur. Akibatnya, banyak developer malware yang menjadikan Android OS sebagai incaran utama. Setiap tahun,bermunculan jenis malware family baru yang belum dikenali. Banyak peneliti mengusulkan kerangka kerja penganalisis malware Android menggunakan teknik data mining untuk mengidentifikasi jenis malware family baru. Para peneliti memerlukan dataset Android inklusif untuk menilai penganalisis Android mereka. Pada tahun 2019, Canadian Institute for Cybersecurity (CIC) telah membuat sebuah dataset untuk umum yang diberi nama CICAndMal2019. Dataset ini dibuat dengan melakukan analisis statis dan dinamis pada smartphone yang sebenarnya. Hasil dari analisis tersebut kemudian dilakukan klasifikasi malware menggunakan matode random forest. Dalam klasifikasi malware family penelitian ini menghasilkan precision sebesar 61,2% dan recall sebesar 57,7%. Pada makalah ini, kami melakukan klasifikasi malware family dengan menggunakan dataset CICAndMal2019 menggunakan metode k-Nearest Neighbor ( k-NN ), hasilnya kami mendapatkan precision sebesar 83% dan recall sebesar 65%.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it