Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật máy tính: Phân loại mã độc Android sử dụng học sâu

Tác phẩm này là một luận án tiên sĩ Khoa học máy tính về việc sử dụng kỹ thuật học sâu trong việc phân loại và phát hiện virus độc hại cho Android. Nội dung chính của luận anh chỉ ra các phương pháp sau: phân tách tính năng từ tệp APK bằng tích lũy theo công cụ đánh giá thủ công; lựa chọn tính năng quan trọng bằng cách sử dụng phương pháp IG, IF-IDF và một phương pháp mới dựa trên ma trận gặp nhau và thuật toán Apriori. Các mẫu học được phát triển bao gồm các mô hình SVM, RF, KNN, DBN, CNN, LSTM, GAN và WDCNN cho việc phân loại virus độc.

doanh nghiệp, nhà hoạch định chính sách, nhà nghiên cứu về máy tính, công ty phần mềm

Luận án này chỉ ra rằng việc sử dụng kỹ thuật học máy tính (ML) và khoa học sâu (DL) là một cách hiệu quả trong việc phân loại và phát hiện virus độc cho Android. Các phương pháp đề xuất trong luận anh bao gồm: phân tách tính năng từ tệp APK bằng cách sử dụng công cụ đánh giá thủ công (static analysis), lựa chọn tính năng quan trọng bằng cách sử dụng phương pháp IG, IF-IDF và một phương pháp mới dựa trên ma trận gặp nhau và thuật toán Apriori. Các mẫu học được phát triển bao gồm các mô hình SVM, RF, KNN, DBN, CNN, LSTM, GAN và WDCNN cho việc phân loại virus độc. Tác giả cũng thảo luận về quan trọng của lựa chọn và phân tách tính năng trong việc tăng cường hiệu quả của mẫu học cho việc phát hiện virus độc. Kết quả thực nghiệm có thể chứa vào lĩnh vực công nghệ, khoa học sâu, tài liệu nghiên cứu về máy tính và công ty phần mềm. Luận anh là một công trình thuộc lĩnh vực khoa học và công nghệ thông tin để giúp việc phát hiện, phân loại và cải thiện tiện ích an toàn cho Android.