كشف ومنع البرمجيات الضارة على نظام أندرويد استنادًا إلى التعلم العميق وتحليل التغريدات

تلعب الهواتف الذكية دورًا محوريًا في حياة الإنسان، مما يبرز الأهمية الحرجة للأمان والخصوصية. وهذا صحيح بشكل خاص لنظام التشغيل أندرويد، الذي يهيمن على سوق الهواتف الذكية. ومع ذلك، فإن استخدامه على نطاق واسع يجعله هدفًا رئيسيًا لمطوري البرمجيات الضارة، مما يشكل مخاطر كبيرة، خاصة على أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) التي تعتمد على تطبيقات أندرويد. يقدم هذا البحث منهجًا متعدد الطبقات لكشف البرمجيات الضارة على نظام أندرويد. يدمج نهجنا بشكل فريد استخراج البيانات في الوقت الحقيقي من تويتر وتقنيات التعلم العميق. نستخدم بيانات تويتر لتحديث قاعدة بيانات تجزئة البرمجيات الضارة لدينا كل 48 ساعة، مما يتيح لنا التقاط أحدث توقيعات البرمجيات الضارة. بالإضافة إلى ذلك، نستخدم نموذج تعلم عميق يعتمد على شبكة عصبية متكررة (RNN) مع ذاكرة قصيرة وطويلة الأمد (LSTM) لتحليل أذونات التطبيقات، محققين دقة بنسبة 94٪ في كشف البرمجيات الضارة. يقدم هذا النظام متعدد الطبقات حلاً شاملاً لتحديات أمان نظام أندرويد.