An empirical study of problems and evaluation of IoT malware classification label sources
With the proliferation of malware on IoT devices, research on IoT malicious code has also become more mature. Most studies use learning models to detect or classify malware. Therefore, ensuring high-quality labels for malware samples is crucial to maintaining research accuracy. Researchers typically...
Հիմնական հեղինակներ: | Tianwei Lei, Jingfeng Xue, Yong Wang, Thar Baker, Zequn Niu |
---|---|
Ձևաչափ: | Հոդված |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
Elsevier
2024-01-01
|
Շարք: | Journal of King Saud University: Computer and Information Sciences |
Խորագրեր: | |
Առցանց հասանելիություն: | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1319157823004524 |
Նմանատիպ նյութեր
-
Design of Automation Environment for Analyzing Various IoT Malware
: Sungwon Lee, և այլն
Հրապարակվել է: (2021-01-01) -
A Study on the Digital Forensic Investigation Method of Clever Malware in IoT Devices
: Dohyun Kim, և այլն
Հրապարակվել է: (2020-01-01) -
Sumav: Fully automated malware labeling
: Sangwon Kim, և այլն
Հրապարակվել է: (2022-12-01) -
Cognitive and Scalable Technique for Securing IoT Networks Against Malware Epidemics
: Sai Manoj Pudukotai Dinakarrao, և այլն
Հրապարակվել է: (2020-01-01) -
Dynamic Analysis for IoT Malware Detection With Convolution Neural Network Model
: Jueun Jeon, և այլն
Հրապարակվել է: (2020-01-01)