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Guide complet sur la cybersécurité: analyse des flux réseau
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À partir d'un ensemble d'applications Android, effectuer une analyse automatisée et collecter des données, afin de permettre une classification basée sur l'apprentissage automatique. La classification aboutit à une classification en deux catégories : logiciels malveillants et applications inoffensives. Des caractéristiques basées sur les flux réseau peuvent être extraites et testées afin de développer un modèle permettant d'identifier et de classer efficacement les différents types d'applications Android. De nombreuses caractéristiques réseau ont été prises en compte dans les recherches menées dans ce domaine. Cependant, cette liste peut être réduite afin d'obtenir un modèle de classification encore plus performant. À partir d'une analyse statistique des caractéristiques de flux disponibles, un ensemble de sept nouveaux modèles est proposé. Les expériences menées à partir de ces caractéristiques ont permis d'atteindre une précision de classification moyenne de 93,62 %, un taux de réussite de 92,68 % et un taux de faux positifs de 0,083, obtenus à partir de trois classificateurs automatiques.
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À partir d'un ensemble d'applications Android, effectuer une analyse automatisée et collecter des données, afin de permettre une classification basée sur l'apprentissage automatique. La classification aboutit à une classification en deux catégories : logiciels malveillants et applications inoffensives. Des caractéristiques basées sur les flux réseau peuvent être extraites et testées afin de développer un modèle permettant d'identifier et de classer efficacement les différents types d'applications Android. De nombreuses caractéristiques réseau ont été prises en compte dans les recherches menées dans ce domaine. Cependant, cette liste peut être réduite afin d'obtenir un modèle de classification encore plus performant. À partir d'une analyse statistique des caractéristiques de flux disponibles, un ensemble de sept nouveaux modèles est proposé. Les expériences menées à partir de ces caractéristiques ont permis d'atteindre une précision de classification moyenne de 93,62 %, un taux de réussite de 92,68 % et un taux de faux positifs de 0,083, obtenus à partir de trois classificateurs automatiques.
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