ShielDroid: a hybrid ML and DL approach for real-time malware detection system in Android
This thesis is submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Bachelor of Science in Computer Science and Engineering, 2021.
Päätekijät: | Ahmed, Md Faisal, Biash, Zarin Tasnim, Shakil, Abu Raihan, Ryen, Ahmed Ann Noor, Hossain, Arman |
---|---|
Muut tekijät: | Hossain, Muhammad Iqbal |
Aineistotyyppi: | Opinnäyte |
Kieli: | English |
Julkaistu: |
Brac University
2021
|
Aiheet: | |
Linkit: | http://hdl.handle.net/10361/15550 |
Samankaltaisia teoksia
-
Malware detection in blockchain using CNN
Tekijä: Alam, Afreen, et al.
Julkaistu: (2021) -
A study of malware classification using deep learning
Tekijä: Rahman, Mohammad Muhibur, et al.
Julkaistu: (2024) -
Analysis of malware prediction based on infection rate using machine learning techniques
Tekijä: Zawad, Safir, et al.
Julkaistu: (2020) -
Malware Detection Using Neural Network
Tekijä: Kayum, Syed Irfan, et al.
Julkaistu: (2021) -
Analysing Facebook user risk using machine learning algorithm
Tekijä: Barua, Arnab, et al.
Julkaistu: (2021)