Rvler les logiciels malveillants mobiles

Les logiciels malveillants modernes utilisent des techniques avances pour se cacher des outils d'analyse statique et dynamique. Pour parvenir la plus grande discrtion lors de l'attaque d'un appareil mobile, une approche efficace est ncessaire pour le diagnostic de l'application. Aujourd'hui, l'approche actuelle ne repose que sur l'analyse d'une partie du code ou d'un motif sur la base duquel elle value une application androde pour la dtection de logiciels malveillants. Le pirate peut outrepasser cette combinaison de diagnostic de modle, ce qui peut infecter le dispositif avec le malware. Cet article prsente une approche qui utilise diverses techniques comme les modles, le flux, le comportement, l'tat et fait une analyse de chaque donne individuelle par ses algorithmes spcialiss associs. Les rsultats obtenus sont fusionns pour obtenir les rsultats finaux de cette application. Cet article vise reprer les logiciels malveillants en utilisant diverses combinaisons d'algorithmes et dtecter les logiciels malveillants. Les algorithmes qui vont tre utiliss sont la classification base sur le graphe d'appel, le modle HMM, et la classification base sur Naive Byes. Les rsultats exprimentaux montrent la faisabilit et l'efficacit de l'approche propose pour dtecter les logiciels malveillants.