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Partendo da un insieme di applicazioni Android, eseguire un'analisi automatizzata e raccogliere dati, consentendo una classificazione basata sull'apprendimento automatico. La classificazione porta all'assegnazione delle categorie "malware" o "benigno". È possibile estrarre caratteristiche basate sui flussi di rete e sperimentarle per sviluppare un modello che consenta un'efficace identificazione e classificazione del tipo di applicazione Android. La ricerca in questo ambito ha preso in considerazione un ampio elenco di caratteristiche di rete. Tuttavia, tale elenco può essere ridotto per ottenere un modello di classificazione ancora più efficace. Attraverso l'analisi statistica delle caratteristiche di flusso disponibili, viene proposto un insieme di sette modelli innovativi. Gli esperimenti condotti sulla base di queste caratteristiche hanno raggiunto un'accuratezza media di classificazione del 93,62%, un tasso di successo del 92,68% e un tasso di falsi positivi dello 0,083, ottenuto da tre classificatori automatici.
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