JTIULM (Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat)
Vol. 6 No. 2 (2021)

IDENTIFIKASI MALWARE ANDROID MENGGUNAKAN PENDEKATAN ANALISIS HIBRID DENGAN DEEP LEARNING

Raden Budiarto Hadiprakoso (Politeknik Siber dan Sandi Negara)
Nurul Qomariasih (Politeknik Siber dan Sandi Negara)
Ray Novita Yasa (Politeknik Siber dan Sandi Negara)



Article Info

Publish Date
31 Oct 2021

Abstract

Android merupakan sistem operasi mobile yang paling populer digunakan saat ini. Bagaimana pun dibalik kepopuleran ini muncul ancaman penyebaran malware pada platform Android. Pada pertengan tahun 2021 peneliti keamanan dari Quick Heal Security Labs mendeteksi setidaknya ada delapan aplikasi di Google Play Store yang disusupi oleh malware Joker. Malware ini dapat secara sembunyi-sembunyi membuat ponsel korbannya berlangganan dan membayar konten premium tanpa sepengetahuan korban. Untuk itu, deteksi malware Android ini sangat penting untuk menjaga keamanan dan privasi pengguna. Bagaimana pun karena proses identifikasi malware yang semakin rumit, maka perlu digunakan pendekatan deep learning untuk klasifikasi malware. Makalah ini menggabungkan fitur analisis statis dan dinamis dari aplikasi malware dan aplikasi bukan malware. Fitur dinamis diambil dari panggilan API pada aplikasi sedangkan fitur statis didapatkan melalui permission, system call dan intent. Model deep learning dengan arsitektur LSTM (Long Short-Term Memory) dikembangkan untuk mengidentifikasi malware. Hasil pengujian pada data uji menunjukkan model yang dikembangkan memiliki akurasi 98,7%, recall 97,9% dan presisi 99,6% serta skor F1 98,7%.

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

jtiulm

Publisher

Subject

Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

Description

Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) is intended as a media for scientific studies on the results of research, thinking and analytical-critical studies regarding research in Systems Engineering, Informatics / Information Technology, Information Management and Information ...