استخدام الشبكات العصبونية للكشف عن التطبيقات الخبيثة في نظام أندرويد

الملخص

يعتبر نظام الاندرويد من أكثر نظم التشغيل المنتشرة على الهواتف المحمولة ، لذلك فإن عدد التطبيقات الضارة تتزايد مع ازدياد عدد التطبيقات المنتشرة على المتاجر. هنالك العديد من الأدوات الموقعة إلكترونياً موجودة على المتاجر والتي تحد من انتشار وتوزيع التطبيقات الضارة ، إلا أن هناك العديد من الدراسات والأبحاث التي وجدت أن نظام الكشف التقليدي المعتمد على التوقيع يعمل بشكل جيد إلى حد ما لأن مطوري البرمجيات الضارة يستخدمون تقنيات عديدة للاحتيال على تلك الأدوات. ومن هنا أتت الحاجة لإيجاد نظام بديل للكشف عن البرمجيات الضارة وذلك لاستكمال وتصحيح النظام المعتمد على التوقيع الالكتروني.

ركزت الأبحاث الحديثة على خوارزميات التعليم الآلي والتعلم العميق التي تحلل الميزات المستخرجة من التطبيقات الضارة ، كما وتستخدم هذه الميزات لتصنيف واكتشاف التطبيقات الجديدة والغير معروفة.

تلخص هذه الدراسة كيفية استخدام الشبكات العصبونية للكشف عن البرمجيات الضارة في نظام أندرويد .وتبين النتائج التجريبية أن استخدام الشبكات العصبونية كان له أثر إيجابي في تحسين الكشف عن البرمجيات الضارة وذلك يتوقف على عدد الطبقات وعدد العصبونات المستخدمة لبناء الشبكة.