IoT-based Android Malware Detection Using Graph Neural Network With Adversarial Defense
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Yumlembam, Rahul, Issac, Biju, Jacob, Seibu Mary, Yang, Longzhi |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Comprehensive Botnet Detection by Mitigating Adversarial Attacks, Navigating the Subtleties of Perturbation Distances and Fortifying Predictions with Conformal Layers
von: Yumlembam, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yumlembam, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Insider Threat Detection Using GCN and Bi-LSTM with Explicit and Implicit Graph Representations
von: Yumlembam, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yumlembam, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Decision-Making in Windows PE Malware Classification During Dataset Shifts with Uncertainty Estimation
von: Yumlembam, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yumlembam, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Flow-based Detection of Botnets through Bio-inspired Optimisation of Machine Learning
von: Issac, Biju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Issac, Biju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving Android Malware Detection Through Data Augmentation Using Wasserstein Generative Adversarial Networks
von: Stalin, Kawana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Stalin, Kawana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-stage Attack Detection and Prediction Using Graph Neural Networks: An IoT Feasibility Study
von: Friji, Hamdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Friji, Hamdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Detecting Android Malware: From Neural Embeddings to Hands-On Validation with BERTroid
von: Chaieb, Meryam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chaieb, Meryam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MASKDROID: Robust Android Malware Detection with Masked Graph Representations
von: Zheng, Jingnan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zheng, Jingnan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Defending against Adversarial Malware Attacks on ML-based Android Malware Detection Systems
von: He, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LLM-Driven Feature-Level Adversarial Attacks on Android Malware Detectors
von: Lan, Tianwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lan, Tianwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Temporal Invariance in Android Malware Detectors
von: Zheng, Xinran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zheng, Xinran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Explainable Attention-Guided Stacked Graph Neural Networks for Malware Detection
von: Shokouhinejad, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shokouhinejad, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Combating Concept Drift with Explanatory Detection and Adaptation for Android Malware Classification
von: He, Yiling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Yiling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Vulnerability Under Temporal Concept Drift: A Longitudinal Study of Android Malware Detection
von: Sabbah, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sabbah, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LAMD: Context-driven Android Malware Detection and Classification with LLMs
von: Qian, Xingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qian, Xingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Targeted Adversarial Traffic Generation : Black-box Approach to Evade Intrusion Detection Systems in IoT Networks
von: Debicha, Islam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Debicha, Islam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Are Trees Really Green? A Detection Approach of IoT Malware Attacks
von: Sanna, Silvia Lucia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sanna, Silvia Lucia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Android Malware Detection: A Machine Leaning Approach
von: Abdulla, Hasan
Veröffentlicht: (2025)
von: Abdulla, Hasan
Veröffentlicht: (2025)
Concept Drift Adaptation Using Self-Supervised and Reinforcement Learning In Android Malware Detection
von: Sabbah, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sabbah, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards a Practical Defense against Adversarial Attacks on Deep Learning-based Malware Detectors via Randomized Smoothing
von: Gibert, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gibert, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Robust Defense against Adversarial Attacks on Deep Learning-based Malware Detectors via (De)Randomized Smoothing
von: Gibert, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gibert, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedP3E: Privacy-Preserving Prototype Exchange for Non-IID IoT Malware Detection in Cross-Silo Federated Learning
von: Darwish, Rami, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Darwish, Rami, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Intrusion Detection in IoT Environments: An Advanced Ensemble Approach Using Kolmogorov-Arnold Networks
von: Amouri, Amar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Amouri, Amar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploring Large Language Models for Semantic Analysis and Categorization of Android Malware
von: Walton, Brandon J, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Walton, Brandon J, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RL and Fingerprinting to Select Moving Target Defense Mechanisms for Zero-day Attacks in IoT
von: Celdrán, Alberto Huertas, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Celdrán, Alberto Huertas, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Empirical Evaluation of Concept Drift in ML-Based Android Malware Detection
von: Sabbah, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sabbah, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hybrid Machine Learning Models for Intrusion Detection in IoT: Leveraging a Real-World IoT Dataset
von: Akif, Md Ahnaf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Akif, Md Ahnaf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Open Set Dandelion Network for IoT Intrusion Detection
von: Wu, Jiashu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Jiashu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
DetectBERT: Towards Full App-Level Representation Learning to Detect Android Malware
von: Sun, Tiezhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Tiezhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MixGAN: A Hybrid Semi-Supervised and Generative Approach for DDoS Detection in Cloud-Integrated IoT Networks
von: Wu, Tongxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Tongxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Creating Valid Adversarial Examples of Malware
von: Kozák, Matouš, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kozák, Matouš, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Beyond Detection: Leveraging Large Language Models for Cyber Attack Prediction in IoT Networks
von: Diaf, Alaeddine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Diaf, Alaeddine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Leveraging Machine Learning for Botnet Attack Detection in Edge-Computing Assisted IoT Networks
von: Rupanetti, Dulana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rupanetti, Dulana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal Control of Malware Propagation in IoT Networks
von: Jafar, Mousa Tayseer, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jafar, Mousa Tayseer, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LLM-based Multi-class Attack Analysis and Mitigation Framework in IoT/IIoT Networks
von: Ikbarieh, Seif, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ikbarieh, Seif, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MA-IDS: Multi-Agent RAG Framework for IoT Network Intrusion Detection with an Experience Library
von: Islam, Md Shamimul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Islam, Md Shamimul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Strengthening Network Intrusion Detection in IoT Environments with Self-Supervised Learning and Few Shot Learning
von: Atitallah, Safa Ben, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Atitallah, Safa Ben, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evaluating Language Models For Threat Detection in IoT Security Logs
von: Tejero-Fernández, Jorge J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tejero-Fernández, Jorge J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarial Attacks against Windows PE Malware Detection: A Survey of the State-of-the-Art
von: Ling, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Ling, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2021)
MalPurifier: Enhancing Android Malware Detection with Adversarial Purification against Evasion Attacks
von: Zhou, Yuyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhou, Yuyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Comprehensive Botnet Detection by Mitigating Adversarial Attacks, Navigating the Subtleties of Perturbation Distances and Fortifying Predictions with Conformal Layers
von: Yumlembam, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Insider Threat Detection Using GCN and Bi-LSTM with Explicit and Implicit Graph Representations
von: Yumlembam, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Enhancing Decision-Making in Windows PE Malware Classification During Dataset Shifts with Uncertainty Estimation
von: Yumlembam, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Flow-based Detection of Botnets through Bio-inspired Optimisation of Machine Learning
von: Issac, Biju, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Improving Android Malware Detection Through Data Augmentation Using Wasserstein Generative Adversarial Networks
von: Stalin, Kawana, et al.
Veröffentlicht: (2024)