Transformer-based malware detection using process resource utilization metrics

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...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Dimosthenis Natsos, Andreas L. Symeonidis
Định dạng:	Bài viết
Ngôn ngữ:	English
Được phát hành:	Elsevier 2025-03-01
Loạt:	Results in Engineering
Những chủ đề:	Dynamic malware signatures Malware cascading effect Malware detection Multivariate series classification Performance metrics Resource utilization metrics
Truy cập trực tuyến:	http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590123025003366

Những quyển sách tương tự

Android traffic malware analysis and detection using ensemble classifier
Bằng: A. Mohanraj, et al.
Được phát hành: (2024-12-01)

A Comprehensive Review on Malware Detection Approaches
Bằng: Omer Aslan, et al.
Được phát hành: (2020-01-01)

Android Malware Category and Family Identification Using Parallel Machine Learning
Bằng: Ahmed Hashem El Fiky, et al.
Được phát hành: (2022-07-01)

On the Effectiveness of Perturbations in Generating Evasive Malware Variants
Bằng: Beomjin Jin, et al.
Được phát hành: (2023-01-01)

A New Malware Classification Framework Based on Deep Learning Algorithms
Bằng: Omer Aslan, et al.
Được phát hành: (2021-01-01)

Analyzing temporal graphs of malware distribution networks
Bằng: Jose Andre Morales, et al.
Được phát hành: (2022-07-01)

Malware Detection Issues, Challenges, and Future Directions: A Survey
Bằng: Faitouri A. Aboaoja, et al.
Được phát hành: (2022-08-01)

Approach to assessing the danger of destructive effects of malware on special-purpose automated systems
Bằng: Alexander V. Melnikov, et al.
Được phát hành: (2023-09-01)

GANG-MAM: GAN based enGine for Modifying Android Malware
Bằng: Renjith G., et al.
Được phát hành: (2022-06-01)

Design of Automation Environment for Analyzing Various IoT Malware
Bằng: Sungwon Lee, et al.
Được phát hành: (2021-01-01)

A Survey on ML Techniques for Multi-Platform Malware Detection: Securing PC, Mobile Devices, IoT, and Cloud Environments
Bằng: Jannatul Ferdous, et al.
Được phát hành: (2025-02-01)

MalFe—Malware Feature Engineering Generation Platform
Bằng: Avinash Singh, et al.
Được phát hành: (2023-10-01)

A Comprehensive Survey on Machine Learning Techniques for Android Malware Detection
Bằng: Vasileios Kouliaridis, et al.
Được phát hành: (2021-04-01)

A Comprehensive Analysis of Today’s Malware and Its Distribution Network: Common Adversary Strategies and Implications
Bằng: Siwon Huh, et al.
Được phát hành: (2022-01-01)

Sisyfos: A Modular and Extendable Open Malware Analysis Platform
Bằng: Dimitrios Serpanos, et al.
Được phát hành: (2021-03-01)

Binary and Multi-Class Malware Threads Classification
Bằng: Ismail Taha Ahmed, et al.
Được phát hành: (2022-12-01)

Cognitive and Scalable Technique for Securing IoT Networks Against Malware Epidemics
Bằng: Sai Manoj Pudukotai Dinakarrao, et al.
Được phát hành: (2020-01-01)

A Classification System for Visualized Malware Based on Multiple Autoencoder Models
Bằng: Jongkwan Lee, et al.
Được phát hành: (2021-01-01)

PAIRED: An Explainable Lightweight Android Malware Detection System
Bằng: Mohammed M. Alani, et al.
Được phát hành: (2022-01-01)

Optimal Weighted Voting-Based Collaborated Malware Detection for Zero-Day Malware: A Case Study on VirusTotal and MalwareBazaar
Bằng: Naonobu Okazaki, et al.
Được phát hành: (2024-07-01)

Enhanced Metamorphic Techniques-A Case Study Against Havex Malware
Bằng: Zainub Mumtaz, et al.
Được phát hành: (2021-01-01)

Cross-device behavioral consistency: Benchmarking and implications for effective android malware detection
Bằng: Alejandro Guerra-Manzanares, et al.
Được phát hành: (2022-09-01)

Detecting Obfuscated Malware Infections on Windows Using Ensemble Learning Techniques
Bằng: Yadigar Imamverdiyev, et al.
Được phát hành: (2025-01-01)

Dynamic Analysis for IoT Malware Detection With Convolution Neural Network Model
Bằng: Jueun Jeon, et al.
Được phát hành: (2020-01-01)

Method of anti-confusion texture feature descriptor for malware images
Bằng: Yashu LIU, et al.
Được phát hành: (2018-11-01)

MALVADA: A framework for generating datasets of malware execution traces
Bằng: Razvan Raducu, et al.
Được phát hành: (2025-05-01)

Method of anti-confusion texture feature descriptor for malware images
Bằng: Yashu LIU, et al.
Được phát hành: (2018-11-01)

Dynamic Malware Classification and API Categorisation of Windows Portable Executable Files Using Machine Learning
Bằng: Durre Zehra Syeda, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

HoneyBow:an automated malware collection tool based on the high-interaction honeypot principle
Bằng: ZHUGE Jian-wei1, et al.
Được phát hành: (2007-01-01)

HoneyBow:an automated malware collection tool based on the high-interaction honeypot principle
Bằng: ZHUGE Jian-wei1, et al.
Được phát hành: (2007-01-01)

BENCHMARKING MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR ANDROID MALWARE DETECTION
Bằng: Somayyeh Fallah, et al.
Được phát hành: (2019-12-01)

An empirical study of problems and evaluation of IoT malware classification label sources
Bằng: Tianwei Lei, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

A Malware Detection Approach Using Autoencoder in Deep Learning
Bằng: Xiaofei Xing, et al.
Được phát hành: (2022-01-01)

A Novel Feature Encoding Scheme for Machine Learning Based Malware Detection Systems
Bằng: Vipin Das, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

A Comparative Assessment of Obfuscated Ransomware Detection Methods
Bằng: Sergiu SECHEL
Được phát hành: (2019-01-01)

MalSSL—Self-Supervised Learning for Accurate and Label-Efficient Malware Classification
Bằng: Setia Juli Irzal Ismail, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

A Review of State-of-the-Art Malware Attack Trends and Defense Mechanisms
Bằng: Jannatul Ferdous, et al.
Được phát hành: (2023-01-01)

A Survey on Android Malware Detection Techniques Using Supervised Machine Learning
Bằng: Safa J. Altaha, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Deep Learning based Malware Detection for Android Systems: A Comparative Analysis
Bằng: Esra Calik Bayazit, et al.
Được phát hành: (2023-01-01)

Android malware detection with MH-100K: An innovative dataset for advanced research
Bằng: Hendrio Bragança, et al.
Được phát hành: (2023-12-01)