Transformer-based malware detection using process resource utilization metrics
Malware detection has long relied on signature-based methods limited in detecting zero-day malware attacks. Although efficient, these approaches are vulnerable to obfuscation and evasion techniques. To this end, dynamic approaches utilizing process resource-utilization metrics have emerged as promis...
Автори: | Dimosthenis Natsos, Andreas L. Symeonidis |
---|---|
Формат: | Стаття |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Elsevier
2025-03-01
|
Серія: | Results in Engineering |
Предмети: | |
Онлайн доступ: | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590123025003366 |
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Android traffic malware analysis and detection using ensemble classifier
за авторством: A. Mohanraj, та інші
Опубліковано: (2024-12-01) -
A Comprehensive Review on Malware Detection Approaches
за авторством: Omer Aslan, та інші
Опубліковано: (2020-01-01) -
Android Malware Category and Family Identification Using Parallel Machine Learning
за авторством: Ahmed Hashem El Fiky, та інші
Опубліковано: (2022-07-01) -
On the Effectiveness of Perturbations in Generating Evasive Malware Variants
за авторством: Beomjin Jin, та інші
Опубліковано: (2023-01-01) -
A New Malware Classification Framework Based on Deep Learning Algorithms
за авторством: Omer Aslan, та інші
Опубліковано: (2021-01-01)