Revelação de Malware Móvel

O malware moderno utiliza t cnicas avan adas para se esconder de ferramentas de an lise est tica e din mica. Para se conseguir o mais furtivo ao atacar um dispositivo m vel, necess ria uma abordagem eficaz para o diagn stico da aplica o. Hoje em dia, a abordagem actual baseia-se apenas na an lise de parte ou padr o de c digo com base no qual avalia uma aplica o androide para detec o de malware. O hacker pode sobrepor-se a esta combina o de diagn stico de padr o, como resultado, que pode infectar o dispositivo com o malware. Este documento introduz uma abordagem que utiliza v rias t cnicas como padr es, baseada no fluxo, baseada no comportamento, baseada no estado e faz uma an lise de cada dado individual atrav s dos seus algoritmos especializados associados. Os resultados obtidos s o fundidos para obter os resultados finais dessa aplica o. Este documento visa detectar malware utilizando v rias combina es de algoritmos e detectar malware. Os algoritmos que v o ser utilizados s o a Call Graph-Based Classification, o modelo HMM, e a Naive Byes Based Classification. Os resultados experimentais mostram a viabilidade e efic cia da abordagem proposta para detectar malware.