I n d on e s ian   Jou r n al   o f   E lec t r ica l   E n gin e e r in g  a n d   Com p u t e r   S c ience   Vo l .   3 7 ,   N o .   1 ,  J a n ua r y   20 2 5 ,   pp.   1 97 ~ 205   I S S N:  2 502 - 4 7 52 ,   DO I :  10 . 11591/i j e e cs .v 3 7 . i 1 . pp 1 97 - 205             197     Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij e e cs . iaes c or e . c om   E n h a n c in g  m al w ar e  d e t e c t io n  t h r ou gh  se lf - u n io n  f e at u r e   se le c t io n  u si n g gr ay   w ol f  op t i m iz e r       M os l e h   M .   Abu al h aj 1 ,  Qu s ai  Y.   S h am b ou r 1 ,   A h m ad   Adel   Abu - S h ar e h a 2 ,   S u m aya  N .   Al - K h at i b 2 ,    Am a l   Am e r 2   1 D e pa r tm e nt   of  N e tw or ks  a nd C y be r s e c ur it y , A l - A hl i yy a  A m m a n U ni ve r s it y , A mm a n, J o r da n   2 D e pa r tm e nt   of  D a ta  S c i e n c e  a nd A r ti f i c ia l  I nt e ll ig e n c e , F a c u lt y   of   I n f o r ma ti o n  T e c hn o l o g y , A l - A hl i yy a  A mm a n U ni ve r s it y ,    A mm a n, J o r da n       Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve d  M a y   17 ,   202 4   R e vi s e d  A ug   23 ,  202 4   A c c e pt e d  S e p   7 ,   202 4       T h i s   re s e ar ch   e x p l o r e s   t h e   i m p ac t   o f  m a l w ar e   o n   t h e   d i g i t al   w o rl d   an d   p re s e n t s   an   i n n o v at i v e   s y s t em   t o   d e t ec t   an d   c l as s i f y   m a l w ar e   i n s t an ce s .   T h e  s u g g e s t e d   s y s t em   c o m b i n e s   a  ran d o m  fo r e s t   (RF)  cl as s i fi e r  a n d   g ra y   w o l f   o p t i mi ze r   (G W O )  t o   i d en t i f y   an d   d e t ec t   m a l w ar e  e ff ec t i v e l y .   T h e r e fo r e ,   t h e  s u g g e s t e d   s y s t em   i s   c al l e d   RFG W O - Mal .   T h e  RFG W O - Mal   s y s t em   em p l o y s   t h e   G W O   f o r  f e at u r e   s e l ec t i o n   i n   b i n ar y   a n d   m u l t i c l as s   c l as s i fi c at i o n   s c en ari o s .   T h e n ,   t h e   RFG W O - Mal   s y s t em   u s e s   a  n o v e l   s el f - u n i o n   f e at u r e  s e l ec t i o n   ap p ro a c h ,   c o m b i n i n g   f e at u r e s   fro m   d i ff e r en t   s u b s e t s   o f  b i n ar y   an d   mu l t i c l as s   cl as s i fi c at i o n   e x t rac t ed   u s i n g   t h e   G W O   o p t i mi ze r .   T h e  RF   c l as s i fi e r   i s   t h e n   ap p l i ed   f o r  c l as s i f y i n g   m al w ar e   an d   b en i g n   d at a.   T h e  c o m p r e h en s i v e   O b fu s c at e d - Ma l M em 2 0 2 2   d at a s e t   w as   u t i l i z ed   t o   e v a l u at e  t h e   s u g g e s t e d   RFG W O - Mal   s y s t em ,   w h i c h   h as   b ee n   i m p l an t e d   u s i n g   P y t h o n .   T h e  s u g g e s t e d   RFG W O - Mal   s y s t em  a ch i e v e s   s i g n i fi c a n t l y   i m p ro v e d   r e s u l t s   u s i n g   t h e  n o v e l   s el f - u n i o n   f e at u r e  s el ec t i o n   ap p ro ach .   Sp e ci fi c a l l y ,   t h e   RFG W O - Mal   s y s t em   a c h i e v e s   an   o u t s t an d i n g   a cc u ra cy   o f   9 9 . 9 5 %   i n   b i n ar y   cl as s i fi c at i o n   a n d   m a i n t ai n s   a  h i g h   acc u ra cy   o f  8 6 . 5 7 %   w i t h   m u l t i c l as s   cl as s i fi c at i o n .   T h e   fi n d i n g s   u n d e rs c o r e   t h e   a c h i ev eme n t   o f  a   s e l f - u n i o n   f e at u r e   s el ec t i o n   ap p ro ach   i n   en h a n c i n g   t h e   p e rfo r m a n ce   o f   m al w ar e   d e t ec t i o n   s y s t em s ,   p ro v i d i n g   a  v a l u ab l e   co n t ri b u t i o n   t o   cy b e rs ecu ri t y .   K e y w o r d s :   F e a t ur e   s e l e c t i o n   Gr a y   wo l f   o p t i mi z e r   M a c hi ne   l e a r ni ng   M a l wa r e   R a n do m   f o r e s t   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din g  A u th or :   M o s l e h   M .   Ab ua l ha j   De pa r t m e n t   o f   Ne t w o r ks   a n d  C y b e r s e c ur i t y ,   Al - Ahliyy a   Am m a n   U ni ve r s i t y   Amm a n ,   J o r da n   E m a i l :  m . a b u a l ha j @a mm a n u. e du. j o       1.   I NT RODU C T I ON     I n   t h e   e a r l y   p a r t   o f   t h e   c y b e r   e r a ,   c y b e r a tt a c ks   we r e   n o t  a   c r i t i c a l   i s s ue ,   a n d  t h e   n u m be r   o f   a tt a c ks   wa s   v e r y   l o w.   Ho we v e r ,   t h e   r a p i d  r i s e   o f   t h e   i n t e r n e t   i n c r e a s e s   t h e   n u m be r   o f   t h r e a t s   t h a t   c o m pa ni e s   a n d   i nd i v i dua l s   f a c e .   O n e   o f   t h e   m o s t   c o m m o n   t h r e a t s   i s   m a l w a r e ,   s o f t wa r e   s pe c i f i c a l ly   de s i g n e d  t o   c a u s e   h a r m .   M a l wa r e   m i g h t   b e   u s e d  f o r   e s p i o n a g e ,   f i na n c ia l   ga i n,   o r   s t e a l i ng  s e n s i t i ve   i n f o r m a t i o n .   M a lwa r e   i s   e x po n e n t i a ll y   i nc r e a s i ng,   c a us i ng  v e r y   hi g h   d a m a ge   a n d  l o s s   t o   t h e   m a r ke t   [ 1] ,   [ 2] .   S t a t i s t i c s   s ho w  t h a t   h u n dr e ds   o f   t h o us a n d s   o f   m a l wa r e   a r e   pr o duc e d  da i ly ,   c o n t r i b ut i n g  t o  a n   e s t i m a t e d  c y b e r c r i m e   c o s t  o f   6   t r i l li o n   do l l a r s   i n   2021.   T h e   m a r ke t   pr e di c t e d  t h a t  m a l wa r e   a n a ly s i s   w il l   i nc r e a s e   m o r e   a n d  m o r e ,   c a us i n g   gr o w t h   f r o m   3  bil li o n   USD  i n   2019  to  11. 7   bi ll i o n   USD  i n   2024  [ 3] .   E a r l y   m a l wa r e   wa s   c r e a t e d  us i n g  s im p l e   c o de ;   m a n ua ll y   c r e a t e d  r ul e s   we r e   o f t e n   e n o ugh   t o  de t e c t  t h e m .   Ho we v e r ,   w i t h   t h e   gr o wi n g  a m o u n t   o f   m a l wa r e   a n d  t h e   pe r v a s i ve ne s s   o f   c y be r s pa c e ,   m a n ua ll y  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   1 ,  J a n ua r y   20 2 5 :   1 97 - 205   198   c o n s t r uc t e d  de t e c t i o n   r u l e s   we r e   n o   l o n ge r   pr a c t i c a l .   Ho we v e r ,   m a l wa r e   de s i g n e r s   c o n s t a n t l y   wo r k  o n   e v a d i ng  de t e c t i o ns   a n d  r e l e a s i ng  a d v a nc e d  m a l wa r e   [ 3] .   T h e   a dv a n c e d  m a l wa r e   c a n   e v e n   e v a de   t he   t y p i c a l  s e c ur i t y   m e a ns ,   i n c l ud i ng  f i r e wa ll s   a n d  a n t i m a l wa r e   [ 4] .   C o n s e que n t l y ,   s e c ur i t y   pr o vi de r s   m u s t   c o m e   up  w i t h  n e w  a n d  a d v a n c e d  pr ot e c t i o n   t e c hn o l o g i e s .   S e c ur i t y   pr o vi de r s   h a v e   a do pt e d   m a c hi ne   l e a r ni ng  ( M L )   to  b oo s t  t h e i r   m a l wa r e   de t e c t i o n   a n d  c l a s s if i c a t i o n   [ 5] - [ 7] .   M L   r e f e r s   to   a   c o l l e c t i o n   o f   t e c h ni que s   e n a bli n g  c o m put e r s   to  a c qui r e   kn o w l e dge   a n d  i m pr o v e   pe r f o r m a n c e   w i t h o ut   e x p l i c i t   pr o gr a m mi ng.   I n   o t h e r   wor ds ,   a n   M L   a l go r i t hm   i de n t i f i e s   a n d  c o dif i e s   t h e   f u n da m e n t a l   r u l e s   t h a t   go v e r n   t h e   da t a   i t   o b s e r ve s .   W i t h   t hi s   k n o w l e dge ,   t h e   M L   a l go r i t hm   c a n   d e duc e   t h e   c h a r a c t e r i s t i c s   o f   s a m p l e s   t h a t   h a v e   n o t   b e e n   e n c o un t e r e d  b e f o r e .   I n   m a l w a r e   de t e c t i o n ,   a n   u n e n c o un t e r e d   s a m p l e   m a y   r e f e r   to  a   n e w  f il e .   T h e   c o n c e a l e d  a t tr i b ut e   c o ul d  e i t h e r   be   m a l w a r e   o r   b e ni g n   [ 8] .   T o d a y ,   M L   im pr o v e s   m a l wa r e   de t e c t i o n   by   ut i li z i ng  d i v e r s e   da t a   t y pe s   o n   t h e   h o s t ,   n e t w or k,   a n d  c l o ud - b a s e d  a n t i - m a l wa r e   c o m po n e n t s .   T h e   l a r ge   n u m be r s   o f   da t a   o f   v a r i o us   k i nds   pr e s e n t   a   c h a l l e nge   f o r   M L   a l go r i t hm s   t o  de t e c t   m a l wa r e   a c c ur a t e l y   [ 8] ,   [ 9 ] .   M L   us e s   f e a t ur e   s e l e c t i o n   a l go r i t hm s   to   a ddr e s s   t h e   c h a ll e n g e   o f   l a r ge   da t a   o f   v a r i o us   k i n d s .   F e a t ur e   s e l e c t i o n   a l go r i t hm s   a i m  to  e n ha n c e   pe r f o r m a nc e ,   m i t i ga t e   o v e r f i t t i n g,   a n d  r e duc e   c o m put a t i o n a l   r e qu i r e m e n t s .   C a r e f u l   s e l e c t i o n   o f   f e a t ur e s   wi l l   s i g ni f i c a n t l y   im pr o v e   t h e   pe r f o r m a nc e   o f   M L - b a s e d  m a l w a r e   d e t e c t i o n   s y s t e m s   [ 9] ,   [ 10 ] .   M L   h a s   e nc o un t e r e d  s ub s t a n t i a l   d i f f i c u l t y   i n   f e a t ur e   s e l e c t i o n .   F e a t ur e   s e l e c t i o n   i s   r e ga r de d  a s   a   c h a ll e n g i ng  t o pi c   due   t o  t h e   gr o wi n g  a m o u n t   o f   t i m e   n e e de d  t o   i de n t i f y   t h e   o pt i m a l   f e a t ur e s   i n   a   da t a s e t   wi t h  a   hi g h   n u m be r   o f   d i m e ns i o n s .   S e ve r a l   s c h o l a r s   h a v e   r e c e n t l y   s ugge s t e d  s e v e r a l   m e t a h e ur i s t i c   a l go r i t hm s   f o r   f e a t ur e   s e l e c t i o n .   M e t a h e ur i s t i c   a l go r i t hm s   a r e   a   c l a s s   o f   a d v a n c e d  t e c hni que s   de s i g n e d  to   ge n e r a t e   s o l ut i o ns   f o r   c o m p l e x   o p t i mi z a t i o n   pr o bl e m s   t h a t   a r e   di f f i c u l t   to   s o l v e   o pt i m a ll y   [ 11] ,   [ 12] .   T hi s   s t ud y   w i ll   e mp l o y   t h e   gr a y   wo l f   o pt i mi z e r   ( GW O) ,   a   w i de ly   r e c o gni z e d  m e t a h e ur i s t i c   a l go r i t hm ,   f o r   f e a t ur e   s e l e c t i o n   [ 13] ,   [ 14] .   A pp lyi ng  t h e   GW O  a l go r i t hm   i n   f e a t ur e   s e l e c t i o n   i nv o l v e s   c us t o m i z i ng  t h e   a l go r i t hm   t o  i de n t i f y   t h e   m o s t  a dv a n t a ge o us   s ubs e t   o f   f e a t ur e s ,   t h e r e by   a ug m e n t i n g  t h e   pe r f o r m a nc e   o f   t h e   M L   s y s t e m .   S e v e r a l   m e t h o ds   h a v e   b e e n   p r op os e d   to   e n h a n c e   m a l wa r e   d e tec t i o n .   Ga v r i l u t  e t   a l .   [ 15 ]   p r e s e n t e d   a   m a l wa r e   de tec t i o n   f r a m e w or k   t h a t  m i ni m i z e s   f a l s e   p os i t i v e s .   T h e   m e t h od o l og y   i nv o l v e s   u t i l i z i n g  tw o  c o m bi n a t i o n s ,   s i m p l e   a n d   s i m p l e   m ul t i - s tage ,   f or   v a r i a n t  v e r s i o n s   o f   t h e   p e r c e p tr o n   a l g or i t hm .   T h e   c or e   ob j e c t i v e   i s   to  di f f e r e n t i a t e   b e twe e n   c l e a n   f i l e s   a n d  m a l wa r e   e f f e c t i v e l y   whi l e   m i ni m i z i n g  f a l s e   p os i t i v e s .   T h e   a u t h or s   i m p l e m e n t e d   t h e i r   a p pr oa c h   by   c o m pu t i n g   v a r i o us   f e a tur e s   wi t hi n   e a c h   bi n a r y   f i l e   t h r ou gh   m a l wa r e   a n a l y s i s .   T h e   M L   s y s te m   wa s   de s i gn e d   us i n g   f e a tur e - m a ppe d   a n d   ke r n e l i z e d  o ne - s i de d   p e r c e p tr o n s .   K e y   r e s ul t s   f r o m   t h e   s tu dy   i n c l ud e   n otew or thy   pe r f or m a n c e   m e tr i c s   f or   t h e   c a s c a de   o n e - s i de d   p e r c e p tr o n   ( C O S - P )   c o n c e r ni n g   F 1   a n d   F 2   s c or e s ,   a c hi e vi n g   a c c u r a c y   l e v e l s   o f   96 . 08 %   a n d   95 . 71 % ,   r e s p e c t i v e l y ,   i n   3 - f o l d   c r os s - v a l i da t i o n   wi t h   t h e   tr a i ni n g  da tas e t.   H ow e v e r ,   w i t h  2 0 - f o l d  c r o s s - v a l i da t i o n ,   C OS - P - M a p - F 1   de c r e a s e s   s l i g h t ly   to  9 5 . 9 1 % ,   whi l e   C O S - P - M a p - F 2   a tt a i n s   h i gh e r   a c c u r a c y   a t  9 5 . 7 9 % .   D u r i n g  m e a s u r e m e n t s   o n   th e   tes t  d a tas e t,   th e   p r op os e d   a l g or i th m   d e m o n s tr a te s   a n   a c c u r a c y   o f   8 5 . 5 4 %   f or   C O S - P - M a p - F 1   a n d   8 5 . 1 7 %   f or   C O S - P - M a p - F 2 .   L i   e t  al.   [ 16]   pr e s e n t e d  a   m a l w a r e   de t e c t i o n   m e t ho d  n a m e d  S I GPI D,   f o c us i n g  o n   pe r m i s s i o n   us a ge   a n a ly s i s   f o r   An dr o i d  m a l wa r e .   T h e   r e s e a r c h   a i med  to  c r e a t e   t h r e e   l e ve l s   o f   pr uni n g  by   i nc o r po r a t i n g  da t a   pe r m i s s i o ns   to  i de n t i f y   c r uc i a l   pe r m i s s i o ns   t h a t   di s t i n gu i s h   b e t we e n   m a li c i o u s   a n d  b e ni g n   a pps .   T h e   a u t h o r s   e m p l o y e d  M L   c l a s s i f i c a t i o n   m e t h o ds   to   c l a s s if y   v a r i o us   m a l wa r e   f a mi li e s .   T h e   pr o po s e d  m u l t i - l e ve l   a ppr o a c h   i n c l ude s   da t a   pr uni n g  a n d  pe r m i s s i o n   r a nk i n g  w i t h   a   n e ga t i v e   r a t e .   T h e   c l a s s i f i c a t i o n   wa s   uti li z e d  to   c a t e g o r i z e   v a r i a n t s   o f   b o t h   b e ni g n   a pps   a n d  m a l wa r e .   T h e   e v a l ua t i o n   wa s   b a s e d  o n   22  s i gnif i c a n t   pe r m i s s i o ns ,   a n d  t h e   f i nd i ngs   i nd i c a t e d  t h a t  t h e   s u ppo r t  v e c to r   m a c hi ne   ( S VM )   c l a s s if i e r   a c hi e ve d  ov e r   90%   a c c ur a c y ,   c l o s e ly   m a t c hi ng  t h e   r e s u l t s   ge n e r a t e d  by   t h e   ba s e li ne   a ppr o a c h   w i t h   a c c e pt a bl e   a na l ys i s   t i m e s   ( r a n g i n g  f r o m   4  t o  32  t i m e s ) .   T h e   a c c ur a c y   a c hi e ve d  i n   t hi s   s t ud y   wa s   91. 36%   wh e n   u s i n g  S V M   i n   An dr o i d - da n ge r o us   pe r m i s s i o ns   a n d  m u l t i - l e ve l - da t a   pr uni ng .   S I GPI D  wa s   a l s o   c o m pa r e d  w i t h   d i f f e r e n t   s t a te - of - t h e - a r t  a ppr o a c h e s ,   de m o n s t r a t i n g  i t s   e f f e c t i v e n e s s   i n   d e t e c t i n g  93. 62%   o f   kn o wn   m a l wa r e   a n d  91. 4%   o f   un k n o wn / n e w  m a l wa r e .   R o s e l i ne   e t  al.   [ 17]   pr o p o s e d  a   m a l wa r e   de t e c t i o n   a n d  c l a s s if i c a t i o n   s y s t e m   us i n g  a   de e p  r a n do m   f o r e s t   ( RF )   pa r a di g m   b a s e d  o n   i n t e l li ge n t   vi s i o n .   T h e   s y s t e m   e m p l o y s   a   m u l t il a y e r   e ns e m b l e   m e t h o d  i ns p i r e d   by   t h e   m a i n   pr o pe r t i e s   o f   de e p  l e a r ni ng.   T h e   ke y   i de a   i s   to  a n a ly z e   bi na r y   e x e c ut a bl e   f il e s   ( m a lwa r e   a n d   c l e a nwa r e )   us i n g  a   vi s i o n - ba s e d  a n a ly s i s   t e c hni q ue .   T hi s   t e c hni que   l e v e r a g e s   t h e   o b s e r v a t i o n   t h a t   m a l wa r e   de s i g n e r s   o f t e n   r e e m p l o y   t h e   s a m e   c o de   s e g m e n t s   to   c r e a t e   di f f e r e n t   m a l wa r e   v a r i a n t s ,   m a k i ng  i t   e a s i e r   to  vi s u a l i z e   t h e   bi n a r y   c o de   o f   t h e   m a l wa r e .   T h e   s ugge s t e d  m o de l   a c hi e ve d  a   97 . 2%   de t e c t i o n   r a t e   f o r   t h e   B I G   2015  da t a s e t ,   98 . 65%   f o r   t h e   M a li m g  da t a s e t ,   a n d  97. 43%   f o r   t h e   M a l e V i s   da t a s e t .   S VM ,   l o g i s t i c   r e gr e s s i o n  ( LR ) ,   a n d  Na ï ve   B i a s   ( NB )   m o de l s   s h o we d  s l o we r   pe r f o r m a n c e   c l a s s if y i ng  m a l wa r e   f o r   t h e   e n t i r e   da t a s e t.   T h e   a ut h o r s   o b s e r v e d  t h a t   t e s t  a c c ur a c y   i m pr o v e d  i n   L a y e r   2  a n d  5,   wi t h   n o   f ur t h e r   i m pr o ve m e n t   i n   s ubs e que n t   l a y e r s .   T h e   B I G2015  da t a s e t   s uc c e s s f u ll y   b u il t   11  l a y e r s ,   b ut   t e s t  a c c ur a c y   s ho we d  n o   im pr o v e m e n t   a f t e r   L a y e r   9.   S i mi l a r l y ,   n o   i m pr o v e m e n t   wa s   o b s e r v e d  f o r   t h e   M a l e V i s   da t a s e t .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       E nhanc ing  malw a r e   de tec ti on  thr ough  s e lf - union  featur e   s e lec ti on  us ing  …  ( M os leh  M .   A bualhaj )   199   A k h t a r   a n d  F e n g   [ 18]   s t udy   f o c us e s   o n   de t e c t i n g  h a r m f u l   t r a f f i c   a s s o c i a t e d  wi t h   c o m put e r   s y s t e m s   to  e n h a nc e   n e t wo r k   s e c ur i t y .   T h e   r e s e a r c h   e x p l o r e s   ge n e r a l   v a r i a n c e s   i n   c o r r e l a t i o n - s ymm e t r y   i n t e gr a l s   us i n g   m a l wa r e   de t e c t i o n   a n d  a n a ly s i s   f i nd i ngs .   T h e   s t u d y   pr e s e n t s   v a r i o us   s t e ps   a n d  c o m po n e n t s   o f   t h e   t y p i c a l  wo r kf l o w  i n   M L ,   a i mi ng  to  un de r s t a n d  t h e   m a i n   li mi t a t i o n s   a n d  c h a ll e n ge s   i n   m a l wa r e   de t e c ti o n   a nd   c l a s s if i c a t i o n .   Al l   M L   c l a s s if i e r s   ( c o n v o l ut i o na l   ne ur a l   n e t wo r ks   ( C NN ) ,  k - n e a r e s t   n e i g hb o ur s   ( K NN ) ,   NB ,   S VM ,   R F ,   or   de c i s io n   t r e e   ( DT ) )   pe r f o r m e d  b e t ter   i n   a ll   a nn o t a t e d  da t a s e t s .   T h e   r e s u l t s   hi g hl i g h t   t h a t   DT   a c hi e ve d  t h e   hi g he s t   a c c ur a c y   ( 99% )   c o m pa r e d  to  ot h e r   l e a r ni ng  a l go r i t hm s ,   i n c l ud i ng  t h e   pr o p o s e d  m e t h o d.   T h e   s t a t i s t i c a l   a n a ly s i s   c o m put e d  t h e   a c c ur a c y   o f   c l a s s i f i e r s   a s   f o l l o ws :  C N N= 98. 76% ,   K NN = 95. 02% ,   NB = 89. 71% ,   S VM = 96. 41% ,   RF = 92. 01% ,   a n d  D T = 99% .   I n   c o n c l u s i o n ,   t h e   s t udy   s ugge s t s   t h a t  DT ,   S VM ,   C NN ,   a n d  K N N  c l a s s if i e r s   pe r f o r m e d  a c c ur a t e l y   in   a l l   c i r c u m s t a nc e s .   Ur oo j   e t  al.   [ 19 ]   h a ve   de ve l o pe d  a   f r a m e wo r k  to   de t e c t   m a li c i o us   An dr o i d  a pp l i c a t i o n s ,   l e v e r a g i ng   v a r i o us   e l e m e n t s   o f   ML   to  i de n t i f y   s uc h   a pp l i c a t i o n s .   De t e r m i n i ng  a n d  c h o o s i n g  f u n c t i o ns   to  r e c o r d   a n d   e x a mi ne   An dr o i d  a pp  b e h a vi o r   i s   pa r t  o f   t h e   s ugge s t e d  f r a m e wo r k.   T hi s   i s   a c hi e v e d  us i n g  An dr o Gua r d  to  e x t r a c t  f e a t ur e s   f r o m   b i na r y   v e c t o r s   a n d  r e v e r s e   a ppl i c a t i o n   e n g i ne e r i ng.   Dur i n g  t e s t i n g,   t h e   pr o p o s e d   f r a m e wo r k   a c hi e v e s   a   96%   a c c ur a c y   i n   t h e   gi v e n   c o n t e x t  wi t h   a   l o w  f a l s e   po s i t i v e   r a t e   o f   0. 3,   e s pe c i a ll y   wh e n   l a r ge r   a n d  i m pr o v e d  f e a t ur e   a n d  s a m p l e   s e t s   a r e   us e d.   T h e   s t udy   s h o ws   e n s e m b l e   a n d  s t r o n g  l e a r ne r   a l go r i t hm s   pe r f o r m   b e t t e r   t h a n   ot h e r   a ppr o a c h e s   wh e n   ha n d l i ng  c l a s s i f i c a t i o ns   a n d  hi g h - d i m e ns i o n a l   da t a .   T h e   s ugge s t e d  f r a m e wo r k  h a s   dr a wba c ks ,   i nc l u d i n g  i t s   li m i t e d  s t a t i c   a n a ly s i s ,   a bs e n c e   o f   s u s t a i n a bil i t y   c o n s i de r a t i o ns ,   a n d  n e g l e c t   o f   a   c r uc i a l   m u l t i c o l li n e a r i t y   ba r r i e r .       2.   M E T HO D   T h e   s ugge s t e d  s y s t e m   c o m bi ne s   a n   R F   c l a s s i f i e r   a n d  G W O  o pt i mi z e r   t o   i de n t i f y   a n d  d e t e c t   m a l wa r e   e f f e c t i v e ly .   T he r e f o r e ,   t h e   s ugge s t e d  s y s t e m   i s   c a l l e d  R F G W O - M a l .   T hi s   s e c t i o n   d i s c us s e s   t h e   o pe r a t i o n s   pe r f o r m e d  by   t h e   R F G W O - M a l   to   e n h a n c e   t h e   m a l wa r e   de t e c t i o n   pr o c e s s .   T h e   s e c t i o n   f i r s t   pr ovi de s   a n  o v e r vi e w  o f   t h e   O bf us c a t e d - M a l M e m 2022  ( M a l M e m )   da t a s e t ,   e x p l a i n i ng  i t s   pur po s e   i n   a s s e s s i n g  t h e   s ugge s t e d  s y s t e m .   S ub s e qu e n t l y ,   i t   pr o vi de s   a   c om pr e h e n s i ve   d i s c u s s i o n   o f   t h e   pr o c e dur e s   to  pr e p r o c e s s   t h e   da t a s e t   f o r   c l a s s i f i c a t i o n   pur po s e s .   T h e   f e a t ur e   s e l e c t i o n   pr o c e s s ,   whi c h   i nv o l ve s   u s i ng  t h e   GW O  opt i mi z e r ,   i s   f ur t h e r   e x p l a i ne d.   F i na ll y ,   t h e   s e c t i o n   e x p l o r e s   t h e   c l a s s if i c a t i o n   pr o c e s s   o f   m a l w a r e ,   pr o v i d i ng   a   c l e a r   e x p l a n a t i o n   o f   t h e   r o l e   o f   t h e   R F   c l a s s if i e r .     2 . 1.     Dat a   p r e p ar at ion   In   m a l w a r e   de t e c t i o n ,   t h e   M a l M e m   d a t a s e t   i s   a   b r o a dl y   ut i l i z e d  b e n c hm a r k.   T h e   M a l M e m   da t a s e t   i s   c r e a t e d   to  s i m p l if y   t h e   a s s e s s m e n t   o f   m a l w a r e   s y s t e m s   by   pr o vi d i ng  a   m o r e   r e a l i s t i c   m a l wa r e   e nvir o nm e n t   f o r   e v a l ua t i o n .   T h e   da t a s e t  c o n t a i n s   58, 596  s a m p les   o f   n e t wo r k   t r a f f i c   ga t h e r e d  i n   a   s im u l a t e d  e n vi r o nm e n t ,   w i t h   s a m p l e s   d i vi de d  e ve nly   i n t o   m a l wa r e   a n d  b e ni g n   da t a   ki n d s .   T h e   m a l wa r e   k i n d s   a r e   f ur t h e r   s ub d i v i de d   i n t o   t h r e e   pr i m a r y   k i nds :  10 , 020  s a m p l e s   o f   S p y w a r e ,   9 , 791   s a m p l e s   o f   R a n s o m w a r e ,   a n d  9 , 487  s a m p l e s   o f   T r o j a n   Ho r s e .   I n   a dd i t i o n ,   a   t ot a l   o f   56  f e a t ur e s   a r e   i n c l ude d  i n  t h e   M a l M e m   da t a s e t ,   i n c l ud i ng  t h e   o ut pu t  c o l u m n ,   a s   s h o wn   i n   T a bl e   1  [ 2] ,   [ 20] .       T a bl e   1.   M a l M e m   da t a s e t   f e a t ur e s   #   F e a tu r e  na m e   #   F e a tu r e  na m e   #   F e a tu r e  na m e   #   F e a tu r e  na m e   1   ps li s t. npr oc   15   ha ndl e s .nt hr e a d   29   ma lf in d.p r o t e c t i o n   43   ps xv ie w .n o t_ in _s e s s io n_ f a ls e _a v g   2   ps li s t. nppi d   16   ha ndl e s .ndi r e c t or y   30   ma lf in d.un iq ue I nj e c ti o ns   44   ps xv ie w .n o t_ in _de s kt hr d_ f a l s e _a v g   3   ps li s t. a v g_t hr e a ds   17   ha ndl e s .ns e ma phor e   31   ps xv ie w .n o t_ in _ps li s t   45   mo dul e s .nm o dul e s   4   ps li s t. npr oc s 64bi t   18   ha ndl e s .nt im e r   32   ps xv ie w .n o t_ in _e p r o c e s s _poo l   46   s v c s c a n.ns e r v i c e s   5   ps li s t. a v g_ha ndl e r s   19   ha ndl e s .ns e c ti o n   33   ps xv ie w .n o t_ in _e th r e a d_ poo l   47   s v c s c a n.ke r n e l_ d r i ve r s   6   dl ll is t. ndl ls   20   ha ndl e s .nmut a nt   34   ps xv ie w .n o t_ in _ps pc id _l i st   48   s v c s c a n. f s _dr i v e r s   7   dl ll is t. a v g_dl ls _pe r _pr oc   21   ld r m o dul e s .n o t_ in _l o ad   35   ps xv ie w .n o t_ in _c s r s s _ha ndl e s   49   s v c s c a n.pr o c e s s _s e r v i c e s   8   ha ndl e s .nha ndl e s   22   ld r m o dul e s .n o t_ in _i n it   36   ps xv ie w .n o t_ in _s e s s io n   50   s v c s c a n.s ha r e d_pr oc e s s _s e r v ic e s   9   ha ndl e s .a v g_ha ndl e s _pe r _pr oc   23   ld r m o dul e s .n o t_ in _m em   37   ps xv ie w .n o t_ in _de s kt hr d   51   s v c s c a n.i nt e r a c ti ve _p r o c e s s _ s e r v i c e s       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   1 ,  J a n ua r y   20 2 5 :   1 97 - 205   200   T h e   da t a   w i t hi n   t h e   M a l M e m   da t a s e t   s h o u l d  b e   pr e pa r e d  f o r   t h e   M L   m o de l .   Da t a   pr e pa r a t i o n  i nv o l ve s   t wo  m a i n   pr o c e s s e s ,   n a m e ly   d a t a   tr a n s f o r m a t i o n   a n d  da t a   n o r m a l i z a t i o n .   Da t a   t r a n s f o r m a t i o n   i s   n e c e s s a r y   b e c a u s e   M L   s y s t e m s   c a nn o t   h a n d l e   n o n - n u m e r i c   da t a .   I t   i s   c e n t r a l   to   r e pr e s e n t   t h e   da t a   n um e r i c a ll y   to   a v o i d  a ny   i s s u e s   a t   l a t e r   s t a ge s .   C o n ve r t i n g  a ll   v a l ue s   i n t o   n u m e r i c a l   f o r m   i s   t h e   s o l ut i o n   t o  t h i s   i s s ue .   L a b e l   e n c o d i n g  t e c h ni qu e   c a n   b e   us e d  f o r   da t a   tr a n s f o r m a t i o n   [ 21] .   I n   t h e   c a s e   o f   bi na r y   c l a s s i f i c a t i o n,   L a b e l - e n c o d i n g  a s s i g ns   t h e   va l u e s   0  a n d  1  t o   t h e   'n o r m a l '   a n d  'm a l wa r e '   l a b e l s ,   r e s pe c t i v e ly .   I n   t h e   c a s e   o f   m u l t i c l a s s   c l a s s i f i c a t i o n ,   t h e   M a l M e m   d a t a s e t   c o n t a i n s   f o ur   d i f f e r e n t   v a l u e s   i n   t he   o u t pu t   c o l u m n:  'n o r m a l , '  ' T r o j a n   Ho r s e , '   ' S p y wa r e , '   a n d  ' R a ns o m wa r e ' .   T h e   L a b e l - e n c o d i n g  a s s i g ns   0  to   ' n o r m a l ,   1  to  ' T r o j a n   Ho r s e ’ ,   2   to  ' S p y wa r e ,   a n d  3  to   ' R a ns o m wa r e ' .   A s   f o r   da t a   n o r m a li z a t i o n ,   t h e   n u m e r i c a l   v a l ue s   a r e   s c a l e d  to   f i t   wi t hi n   a   s pe c i f i e d  r a n ge ,   pr e v e n t i n g  a ny   bi a s   t o wa r ds   v a r i a bl e s   w i t h   l a r ge r   s c a l e s .   T h e   mi n - m a x   t e c hni que   c a n   b e   us e d   f o r   da t a   s c a l i ng,   whi c h   s c a l e s   t h e   da t a   to   r a n ge   b e t we e n   0  a n d  1  [ 21] ,   [ 22 ] .       2 . 2.     F e at u r e   s e l e c t ion   F e a t ur e   s e l e c t i o n   ha v e   b e c o m e   a   m a j o r   too l   i n  r e d uc i n g  t h e   d im e n s i o n   o f   h uge   da t a s e t s   a v a il a bl e   i n   c y b e r s e c ur i t y ,   y e t   m a i n t a i ni ng  pe r f o r m a n c e   a c c ur a c y   i s   c r uc i a l .   T y p i c a ll y ,   t h e   n u m be r   o f   s a m p l e s   r e pr e s e n t i n g  t h e   d i s t r i b ut i o n   o f   t h e   hi g h - d i m e ns i o n a l   f e a t ur e   s pa c e s   i s   i ns u f f i c i e n t .   T h e r e f o r e ,   r e duc i n g   d i m e n s i o na l i t y   i s   c r i t i c a l   i n  n u m e r o us   c y be r s e c u r i t y   f i e l ds ,   s u c h   a s   m a l wa r e   de t e c t i o n .   E f f e c t i v e   f e a t ur e   s e l e c t i o n   m e t h o d  l e a d s   to   i m pr o vi n g  t h e   pe r f o r m a n c e   o f   a n   M L   s y s t e m .   T hi s   s t ud y   a i m s   t o   pr o v i d e   a   uni que   s e l f - u ni o n   m e t h o d  f o r   s e l e c t i n g  f e a t ur e s   by   ut i li z i n g  t h e   GW O  o pt i mi z e r .     2. 2. 1.   GWO   op t im iz e r   T h e   GW O  a l go r i t hm   wa s   b u il t   b a s e d  o n   t h e   c h a s i n g  be h a vi o r   o f   a   pa c k   o f   gr a y   wo l v e s   i n   t h e i r   n a t ur a l   e nvi r o nm e n t .   T h e   a l go r i t hm   m im i c s   gr a y   wo l v e s '   c h a s i ng  s t r a t e gy   a n d  hi e r a r c hi c a l   l e a de r s hi p  i n   t h e   w i l d.   L a t e l y ,   t h e   G W O  h a s   b e e n   us e d  f o r   f e a t ur e   s e l e c t i o n   i s s u e s   i n   da t a   m i ni ng.   T h e   G W O  a l go r i t hm  pr o vi de   s e v e r a l   b e n e f i t s   to  de t e c t  o f   m a l wa r e .   T h e   GW O  i s   e f f i c i e n t   a l go r i t hm   i n   e x p l o r i n g  t h e   f e a t ur e   s pa c e   a n d  t h us   s e l e c t  t h e   m o s t   r e l e v a n t   f e a t ur e   f o r   m a l w a r e   a n d  i n c r e a s e   t h e   M L - b a s e d  m a l wa r e   de t e c t i o n   s y s t e m s .   T h e   e x p l o r a t i o n   pr o c e s s   i n  G W O  a da pt s   d y na mi c a ll y   t o   t h e   e v o l vi n g  a t t r i b ut e s   o f   m a l wa r e ,   e n s ur i ng   r e s i li e n c e   a ga i ns t   s hi f t i ng  t h r e a t   e n vi r o nm e n t s .   I n   a dd i t i o n ,   t h e   r a pi d  c o nv e r ge n c e   s pe e d  o f   G W O  i s   i m po r t a n t   f o r   de t e c t i n g  n e w  m a l w a r e   pa tt e r n s   i n   r e a l - t i m e .   F ur t h e r m o r e ,   t h e   GW O  a l go r i t hm   im po s e   c o m put a t i o n  o pe r a t i o n s ,   w hi c h   m a ke   i t   us e f u l   f o r   e nvi r o nm e n t s   w i t h   li m i t e d  r e s o ur c e s ,   a s   i t   a l l o w s   f o r   e f f i c i e n t   m a l wa r e   i de n t i f i c a t i o n   w i t h o ut   t h e   n e e d  f o r   c o s t l y   ha r dwa r e .   T h e   GW O  o pt i mi z e r   pe r f o r m s   s e v e r a l   o pe r a t i o ns   to   f i nd   t h e   r e l e v a n t   f e a t ur e s   f o r   m a l wa r e   de t e c t i o n   [ 13] ,   [ 1 4] ,   [ 23] ,   [ 24 ] .     2. 2. 2.   S e l f - u n ion   f e at u r e   s e l e c t ion   u s in g  GWO   T h e   s ugge s t e d  R F G W O - M a l   s y s t e m   e m p l o y s   t h e   GW O  o pt i m i z e r   f o r   f e a t ur e   s e l e c t i o n .   S pe c i f i c a ll y ,   GW O  h a s   i de n t i f i e d  4  o u t  o f   55  f e a t ur e s   f o r   bi n a r y  c l a s s i f i c a t i o n   a n d  8  o u t   o f   55  f o r   m u l t i c l a s s   c l a s s if i c a t i o n ,   a s   de t a i l e d  i n   T a bl e   2.   C o n v e n t i o n a l   f e a t ur e   s e l e c t i o n   ( C - F S )   i nv o l v e s   s e l e c t i n g  a   s ubs e t   o f   r e l e v a n t   f e a t ur e s   f r o m   t h e   i n i t i a l   f e a t ur e   s e t   [ 25] ,   [ 26] .   I n   a dd i t i o n   to   t h e   C - F S   a ppr o a c h ,   t h e   s ugge s t e d  R F G W O - M a l  s y s t e m   i n t r o duc e s   a   n o v e l   u ni o n   f e a t ur e   s e l e c t i o n   ( U - F S )   a ppr o a c h .   T hi s   n o v e l   a ppr o a c h   c o m bi ne s   f e a t ur e s   f r o m   d i f f e r e n t   s ubs e t s   to   de t e r m i ne   t h e   m o s t   r e l e v a n t   o n e s .   T h e   u ni o n   f e a t ur e   s e l e c t i o n   m e t h o d  i s   a n t i c i pa t e d  to  o u t pe r f o r m   t h e   t r a di t i o n a l   s i ng l e   f e a t ur e   s e l e c t i o n   a ppr o a c h .   T h i s   i s   a t tr i b ut e d  to  i t s   pot e n t i a l   t o  e n ha n c e   a c c ur a c y   a n d  e f f i c i e nc y   i n   t h e   f e a t ur e   s e l e c t i o n   pr o c e s s ,   ul t i m a t e l y   im pr o vi ng  t h e   o v e r a l l   pe r f o r m a nc e   o f   t h e   M L   s y s t e m   a n d  m i t i ga t i n g  o v e r f i t t i n g  [ 25] ,   [ 26] .   T y p i c a ll y ,   t h e   U - F S   a ppr o a c h   c o m bi ne s   f e a t ur e s   f r o m   d i f f e r e n t   s ub s e t s   o f   di f f e r e n t   o p t i m i z e r s .   T h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   i n t r o duc e s   a   n o v e l   s e lf - u ni o n   U - F S   m e t h o d  t h a t   c o m bi ne s   f e a t ur e s   f r o m   d i f f e r e n t   s ubs e t s   o f   a   s i ng l e   o pt i m i z e r .   T h e   s ugge s t e d  s e l f - uni o n   U - F S   m e t h o d  wor ks   a s   f o l l o w s .   I ni t i a ll y ,   t h e   G W O   o p t i mi z e r   c o n duc t s   f e a t ur e   s e l e c t i o n   f o r   bi n a r y   c l a s s if i c a t i o n .   T h e n ,   t h e   GW O  o p t i mi z e r   c o n duc t s   f e a t ur e   s e l e c t i o n   f o r   m u l t i c l a s s   c l a s s if i c a t i o n .   S ub s e que n t l y ,   t h e   s e l e c t e d  f e a t ur e s   f r o m   bi na r y   a n d  m u l t i c l a s s   c l a s s if i c a t i o n   a r e   c o m bi ne d  i n t o  a   s i n g l e   s u bs e t .   T hi s   i nn o v a t i v e   s e l f - u ni o n   f e a t ur e   s e l e c t i o n   m e t h o d  a i m s   t o  e nh a nc e   t h e   o v e r a l l   p e r f o r m a n c e   o f   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   w hil e   m i t i ga t i n g  o v e r f i t t i n g.   F i gur e   1   de pi c t s   t h e   s ugge s t e d   s e l f - u ni o n   U - F S   m e t h o d  p r o c e s s e s .   T a bl e   2  pr o v i d e s   a   de t a i l e d  l i s t   o f   t h e   uni o n   o f   f e a t ur e s   de r i v e d  f r o m   bi na r y   a n d  m u l t i c l a s s   c l a s s if i c a t i o n .       T a bl e   2.   S e l e c t e d  f e a t ur e   by   d i f f e r e n t   m e t h o ds   M e th o d   S e l e c te d  f e a tu r e s  ( f e a tu r e  nu mbe r )   B in r y   2, 20, 23, 46   M ul ti c la s s   13, 14, 16, 18, 20, 24, 27, 54   S e l f - uni o n U - F S     2, 13, 14, 16, 18, 20, 23, 24, 27, 46, 54   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       E nhanc ing  malw a r e   de tec ti on  thr ough  s e lf - union  featur e   s e lec ti on  us ing  …  ( M os leh  M .   A bualhaj )   201       F i gur e   1.   T h e   s ugge s t e d  s e l f - u ni o n   m e t h o d       2 . 3.     Cl as s if i c at ion   I n   t h e   pr e vi o us   s t e ps   ( s e c t i o n   3. 1   a n d  3. 2) ,   t h e   da t a   wa s   pr o c e s s e d  a n d  pr e pa r e d  f o r   c l a s s if i c a t i o n ,   d i s t i n gu i s hi ng  m a l wa r e   f r o m   b e ni g n   da t a .   I n   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m ,   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   t a s k  wi ll   ut i li z e   t h e   R F   c l a s s i f i e r .   R F   i s   a n   M L   c l a s s if i e r   s pe c i f i c a l ly   de v e l o p e d  to  a ddr e s s   c l a s s if i c a t i o n   t a s ks .   R F   u t i li z e s   e ns e m b l e   l e a r ni n g,   w hi c h   i nv o l ve s   t h e   i n t e gr a t i o n   o f   s e v e r a l   c l a s s if i e r s   t o  t a c k l e   i n t r i c a t e   pr o bl e m s   [ 2 7] ,   [ 28 ] .   A t   t hi s   l e v e l ,   t h e   s ugge s t e d  R F G W O - M a l   s y s t e m   i s   c o m p l e t e d  to  de t e c t   m a l wa r e .   S e c t i o n   4  pr e s e n t s   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m .       3.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON   3 . 1.     I m p l e m e n t at ion   e n vir on m e n t   T h e   s ugge s t e d  R F G W O - M a l   s y s t e m   wa s   c o n duc t e d  o n   a   de s k to p  wi t h   I n t e l   C o r e   i 9 - 14900 KF   ( 3. 2   GH z   24  C o r e   C P U,   32   T h r e a d,   6 . 0   GH z   T ur b o ) ,   32   GB   DD R 5  R AM ,   1  T B   S S D,   I n t e l   UH D  Gr a p hi c s   770,   a n d  U b u n t u  23. 10  O. S .   P y t h o n   wa s   ut i li z e d  to   t e s t  a n d  e v a l ua t e   t h e   s ugge s t e d   s y s t e m .   S e v e r a l   li b r a r i e s   f r o m   P y t h o n   we r e   ut i l i z e d  to  i m p l e m e n t   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   f o r   de t e c t i n g  m a l wa r e .   S o m e   o f   t h e s e   l i br a r i e s   a r e   ‘ pa n da s ’ ,   ‘ n um p y ’ ,   ‘ s kl e a r n . p r e p r o c e s s i n g’ ,   ‘ m e a l p y . s w a r m _b a s e d . GW O’ ,   a n d   ‘ R a n d o m F or e s tC l a s s i f i e r ’ .     3 . 2.     P e r f o r m an c e   e val u at ion   c r it e r ia   T h e   c o nf us i o n   m a t r i x   i s   w i de ly   ut i li z e d  f o r   m e a s u r i n g  t h e   pe r f o r m a n c e   o f   M L   s y s t e m s ,   s uc h   a s   t h e   s ugge s t e d  R F G W O - M a l   m a l wa r e   de t e c t i o n   s y s t e m .   T h e   e l e m e n t s   o f   t h e   c o n f u s i o n   m a t r i x   a r e   t r ue   po s i t i v e s   ( T P o ) ,   tr ue   n e ga t i v e s   ( T Ne ) ,   f a l s e   p o s i t i v e s   ( F P o ) ,   a n d  f a l s e   n e g a t i ve s   ( F Ne ) .   T h e   m e t r i c s   t h a t   h a v e   b e e n  ut i li z e d  i n  t hi s   wo r k  a r e   de r i v e d  f r o m   t h e   f o ur   e l e m e n t s   o f   t h e   c o nf us i o n   m a t r i x .   T h e s e   m e t r i c s   a r e   t h e   a c c ur a c y   ( A c c )   whi c h   c a l c u l a t e d  us i n g  ( 1 ) ,  pr e c i s i o n   ( P r )   whi c h   c a l c u l a t e d  us i n g  ( 2 ) ,   a n d  r e c a l l   ( R e )   whi c h  c a l c u l a t e d  us i n g  ( 3 ) .   B e s i de s ,   K - f o l d  c r o s s - v a li d a t i o n ,   w i t h   k  e qua l   to  5 ,   i s   ut i l i z e d  to  e n s ur e   c o n s i s t e n t   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   s y s t e m   a c r o s s   d i f f e r e n t   s ub s e t s   o f   t h e   da t a ,   r e duc i n g  t h e   r i s k  o f   o v e r f i t t i n g  t o  a   p a r t i c u l a r   t r a i n - t e s t  s p l i t   [ 8] ,   [ 25 ] ,   [ 28] .      = ( + ) ( + +  +  )   ( 1 )      = ( +  )   ( 2)      = ( +  )   ( 3 )   R e d u c e d   M a l M e m - D a ta s e t ( 11   F e a tu r e s ) G W O   O pt i m i z e r M a l M e m   D a ta s e t ( 55   F e a tu r e s ) R e d u c e d   M a l M e m - 2 0 2 2   D a ta s e t ( 8   F e a tu r e s ) R e d u c e d   M a l M e m - 2 0 2 2   D a ta s e t ( 4   F e a tu r e s ) M u l t i c l a ss B i na r y G W O   S e l f - U n i o m F e a t u r e   Se l e c t i o n Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   1 ,  J a n ua r y   20 2 5 :   1 97 - 205   202   3 . 3.     Re s u l t s   T h e   s ugge s t e d  R F G W O - M a l   s y s t e m   w a s   t e s t e d  w i t h   bi na r y   a n d  m u l t i c l a s s   c l a s s if i c a t i o n   t y pe s .   F o r   e a c h   t y pe ,   t h e   s ubs e t   o f   f e a t ur e s   s e l e c t e d  by   t h e   GW O  o pt i mi z e r   wa s   t e s t e d  us i n g  t h e   C - F S   a n d  s ugge s t e d  s e l f - u ni o n   U - F S   a ppr o a c h e s   ( r e f e r   to   s e c t i o n   3. 2) .   T h e   R F   c l a s s i f i e r   w i ll   pe r f o r m   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   t a s k  i n   t h e   s ugge s t e d  R F G W O - M a l   s y s t e m   ( r e f e r   to  s e c t i o n   3. 3) .     3. 3. 1.   B in ar y  c l as s if icat ion   F i gur e s   2   to  4   s h o w  t h e   A c c ,   R e ,   a n d  P r   o f   th e   s ugge s t e d  R F G W O - M a l   s y s t e m   w i t h   bi na r y   c l a s s if i c a t i o n ,   r e s pe c t i v e ly .   A c r o s s   a l l   t h r e e   m e a s u r e s ,   t h e   t y p i c a l   C - F S   m e t h o d  us i n g  GW O  de m o n s t r a t e d   a n   im pr e s s i v e   v a l ue   o f   99. 95% .   Al s o ,   t h e   s ugge s t e d  u ni o n   U - F S   m e t h o d  h a s   a c hi e v e d  t h e   s a m e   v a l ue   o f   99. 95%   w i t h   a l l   t h r e e   m e t r i c s .   B a s e d  o n   t h e   t e s t e d   m e a s ur e s ,   t h e   r e s u l t s   s h o w  t h a t  t h e   s ugge s t e d   U - F S   m e t h o d   w o r ks   j us t   a s   we l l   i n  bi na r y   c l a s s if i c a t i o n   a s   t h e   C - F S   m e t h o d   wi t h   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m .             F i gur e   2.   A c c   o f   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   w i t h   bi na r y   c l a s s if i c a t i o n           F i gur e   3 .   R e   o f   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   w i t h   bi na r y   c l a s s if i c a t i o n           F i gur e   4.   P r   o f   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   w i t h   bi na r y   c l a s s if i c a t i o n       3. 3. 2.   M u l t icl as s   c l as s if i c at ion   F i gur e s   5   to  7   s h o w  t h e   A c c ,   R e ,   a n d  P r   o f   t h e   s ugge s t e d  R F GW O - M a l   s y s t e m   w i t h   m u l t i c l a s s   c l a s s if i c a t i o n ,   r e s pe c t i v e ly .   A c r o s s   a l l   t h r e e   m e a s ur e s ,   t h e   t y p i c a l   C - F S   m e t h o d  us i n g  GW O  de m o n s t r a t e d  hi g h   r e s u l t s :  Ac c = 86. 33% ,   R e = 86. 33% ,   a n d  P r = 86 . 32% .   I n   c o n t r a s t,   t h e   s ugge s t e d  uni o n   U - F S   m e t ho d   us i n g   GW O  s ur pa s s e d  t hi s ,   a c hi e vi ng  hi g h e r   r e s u l t s :  A c c = 86. 57% ,   R e = 86. 57% ,   a n d  P r = 86. 58 % .   C o n s e qu e n t l y ,   t h e   r e s u l t s   o b t a i n e d  t h r o ugh   t h e   s ugge s t e d  U - F S   m e t h o d  s ur pa s s   t h o s e   a c hi e ve d  by   t h e   t y p i c a l   C - F S   m e t h o d,   i nd i c a t i n g  i t s   s upe r i o r   pe r f o r m a n c e   i n   m u l t i c l a s s   c l a s s if i c a t i o n   b a s e d  o n   t h e   e v a l ua t e d  m e a s ur e s .   I n   s u m m a r y ,   t h e   s e l f - u ni o n   f e a t ur e   s e l e c t i o n   a ppr o a c h   de m o n s t r a t e d   e qui v a l e n t   pe r f o r m a n c e   t o  c o n v e n t i o n a l   f e a t ur e   s e l e c t i o n   i n   bi na r y   c l a s s if i c a t i o n   t a s ks .   H o we v e r ,   i t   s i g ni f i c a n t l y   o u t pe r f o r m e d   c o n v e n t i o n a l   m e t h o ds   i n   m u l t i c l a s s   c l a s s if i c a t i o n   s c e n a r i o s .   S pe c i f i c a ll y ,   t h e   s e l f - u ni o n   f e a t ur e   s e l e c t i o n   a ppr o a c h   s h o we d  i m pr o v e m e n t s   i n   a c c ur a c y ,   r e c a ll ,   a n d  pr e c i s i o n   by   0. 24% ,   0. 24 % ,   a n d  0. 26% ,   r e s p e c t i v e ly ,   c o m pa r e d  to  t r a di t i o n a l   f e a t ur e   s e l e c t i o n   t e c hni qu e s .   T h e s e   e nh a n c e m e n t s   hi g hli g h t   t h e   e f f e c t i ve n e s s   o f   t h e   s e l f - u ni o n   f e a t ur e   s e l e c t i o n   m e t h o d,   pa r t i c u l a r l y   in   c o m p l e x   c l a s s if i c a t i o n   t a s ks .   C o n s e que n t l y ,   t h e   pr o p o s e d  R F G W O - M a l   s y s t e m   pr o v e s   to  b e   a   hi g hly   e f f i c i e n t   too l   i n   t h e   f i e l d  o f   m a l wa r e   de t e c t i o n ,   o f f e r i n g  s upe r i o r   pe r f o r m a n c e   a n d  r e l i a bil i t y .   T hi s   a d v a nc e m e n t   n ot  o nl y   s t r e n gt h e n s   c y be r s e c ur i t y   m e a s ur e s   b ut   a l s o   pr o vi de s   a   r o b us t   f r a m e wo r k  f o r   f ut ur e   r e s e a r c h   a n d  de v e l o p m e n t   i n   m a l wa r e   de t e c t i o n   t e c hn o l o g i e s .   0 . 0 0 % 2 0 . 0 0 % 4 0 . 0 0 % 6 0 . 0 0 % 8 0 . 0 0 % 1 0 0 . 0 0 % C- F S U - F S A c c u ra c y  ( % ) M e t h o d Ac c u r a c y 0 . 0 0 % 2 0 . 0 0 % 4 0 . 0 0 % 6 0 . 0 0 % 8 0 . 0 0 % 1 0 0 . 0 0 % C- F S U - F S R e c a l l   ( % ) M e t h o d Re c a l l 0 . 0 0 % 2 0 . 0 0 % 4 0 . 0 0 % 6 0 . 0 0 % 8 0 . 0 0 % 1 0 0 . 0 0 % C- F S U - F S Pr e c i s i o n   ( % ) M e t h o d P r e c i s i o n Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       E nhanc ing  malw a r e   de tec ti on  thr ough  s e lf - union  featur e   s e lec ti on  us ing  …  ( M os leh  M .   A bualhaj )   203       F i gur e   5.   A c c   o f   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   w i t h   m u l t i c l a s s   c l a s s if i c a t i o n           F i gur e   6.   R e   o f   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   w i t h   m u l t i c l a s s   c l a s s if i c a t i o n           F i gur e   7.   P r   o f   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   w i t h   m u l t i c l a s s   c l a s s i f i c a t i o n       4.   CONC L USI ON     T hi s   r e s e a r c h   s ugge s t e d  t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m ,   a   n o v e l   a ppr o a c h   to   de t e c t i n g  a n d  c l a s s if yi ng   m a l wa r e   i ns t a n c e s   i n   t h e   di g i t a l   l a n ds c a pe .   T h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   e m p l o y s   t w o   we l l - k no wn   M L   a l go r i t hm s ,   n a m e ly   G W O  a n d  R F   a l go r i t hm s ,   t o   e n h a n c e   t h e   m a l w a r e   de t e c t i o n   pr o c e s s .   B e s ides ,   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   ut i li z e s   a   n o v e l   s e lf - u ni o n   f e a t ur e   s e l e c t i o n   a ppr o a c h   t h a t   c o m bi ne s   t h e   f e a t ur e s   f r o m   t h e   s a m e   o pt i m i z e r .   T h e   c o m bi ne d  f e a t ur e s   we r e   e x t r a c t e d   us i n g  a   GW O  o pt i m i z e r   w i t h   bin a r y   a n d   m u l t i c l a s s   c l a s s i f i c a t i o n .   T h e n ,   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   e m p l o y s   t h e   R F   c l a s s i f i e r   to   pe r f o r m   t h e   c l a s s if i c a t i o n   t a s k,   pr e di c a t i n g  t h e   m a l wa r e   f il e s .   T h e   e v a l u a t i o n   o f   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m  o n   t h e   Obf us c a t e d - M a l M e m 2022  da t a s e t  de m o ns t r a t e d  th e   s y s t e m 's   o u t s t a n d i n g  pe r f o r m a n c e .   T h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   a c hi e v e s   a n   a c c ur a c y   o f   99. 95%   a n d  86. 57%   wi t h   bi na r y   a n d  m u l t i c l a s s   c l a s s i f i c a t i o n ,   r e s pe c t i v e ly .   T h e s e   r e s u l t s   hi g hli g h t   t h e   e f f e c t i v e n e s s   o f   t h e   s e lf - u ni o n   f e a t ur e   s e l e c t i o n   a ppr o a c h   i n   e nh a n c i ng  m a l wa r e   de t e c t i o n   s y s t e m s ,   de m o n s t r a t i n g  t h a t  t hi s   a ppr o a c h   ha s   m a d e   a   s i g ni f i c a n t   c o n tr i b ut i o n   to   c y b e r s e c ur i t y .   I n   f ut ur e   r e s e a r c h ,   t h e   s e l f - u ni o n   m e t h o d  w i ll   b e   e va l ua t e d  w i t h   ot h e r   M L   c l a s s if i e r s   s uc h   a s   K NN ,   DT ,   a n d  S VM .   I n   a dd i t i o n ,   t h e   R F G W O - M a l   s y s t e m   w il l   be   e v a l ua t e d  w i t h   ot h e r   m a l w a r e   da t a s e t s .       RE F E R E NC E S   [ 1]   J .  H .  P a r k,  “ S y m me tr y - a da pt e d  ma c h in e   le a r ni ng  f o r   in f o r ma ti o n  s e c ur it y , ”   Sy m m e tr y ,   vo l.   12,   n o .  6,  pp.  1 - 4,  J un.  2020,  do i:   10.3390/s y m12061044.   [ 2]   M .  M .  A bua lh a j,   A .   A .  A bu - S ha r e ha ,  Q .  S ha mbo ur ,  A .  A ls a a id a h,  S .  N .  A l - K ha ti b,  a nd  M .  A nba r ,  “ C us to mi z e d  K - ne a r e s t  ne ig hb o r s ’   a lg o r it h m  f o r   ma lwa r e   de t e c ti o n, ”   I nt e r nat io nal   J ou r nal   of   D at a  and   N e tw or k   Sc ie n c e ,   v o l.   8,  n o .  1,  pp.  431 – 438,  J a n.   2024, do i:  1 0.5267/j . ij dns .2023.9.012.   [ 3]   M .  G o p in a th   a nd  S .  C .  S e th u r a ma n,  “ A   c o mpr e h e ns iv e   s ur ve y  o n  d e e p  le a r n in g  ba s e d  ma lwa r e   d e t e c ti o n  t e c hni que s , ”   C om put e r   Sc ie nc e  R e v ie w ,  vo l.  47, pp. 100529, F e b. 2023, d o i:  10.1016/j . c o s r e v .2022.100529.   [ 4]   M .  B e la o u e d,  A .  D e r ha b,  S .  M a z o u z i,   a nd  F .  A .  K ha n,  “ M A C O M A L :  a   mul ti - ag e nt   ba s e d  c o ll a b o r a ti ve   m e c ha ni s m  f o r   A nt i - M a lwa r e  a s s is ta nc e , ”   I E E E   A c c e s s ,  v o l.  8, pp. 14329 – 14343, J a n. 2020, do i:  10.1109/a c c e s s .2020.2966321.   8 6 . 2 0 % 8 6 . 2 5 % 8 6 . 3 0 % 8 6 . 3 5 % 8 6 . 4 0 % 8 6 . 4 5 % 8 6 . 5 0 % 8 6 . 5 5 % 8 6 . 6 0 % C- F S U - F S A c c u ra c y   ( % ) M e t h o d Ac c u r a c y 8 6 . 2 0 % 8 6 . 2 5 % 8 6 . 3 0 % 8 6 . 3 5 % 8 6 . 4 0 % 8 6 . 4 5 % 8 6 . 5 0 % 8 6 . 5 5 % 8 6 . 6 0 % C- F S U - F S R e c a l l   ( % ) M e t h o d Re c a l l 8 6 . 1 5 % 8 6 . 2 0 % 8 6 . 2 5 % 8 6 . 3 0 % 8 6 . 3 5 % 8 6 . 4 0 % 8 6 . 4 5 % 8 6 . 5 0 % 8 6 . 5 5 % 8 6 . 6 0 % C- F S U - F S Pre c i s i o n   ( % ) M e t h o d P r e c i s i o n Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   1 ,  J a n ua r y   20 2 5 :   1 97 - 205   204   [ 5]   K .  S ha uka t,   S .  L u o ,   a nd  V .  V a r a dha r a ja n,  “ A   n ov e l   de e p   le a r ni ng - ba s e d  a ppr o a c h  f or   ma lwa r e   d e te c ti o n, ”   E ngi ne e r in g  A ppl ic at io ns  of  A r ti f ic ia l  I nt e ll ig e nc e ,  v o l.  122, p. 106030, J un. 2023, do i:  10.1016/j . e nga ppa i. 2023.106030.   [ 6]   V .  V a s a ni ,  A .  K .  B a ir w a ,  S .  J o s hi ,  A .  P lj o nki n,  M .  K a ur ,  a nd  M .  A mo o n,  “ C o mp r e h e ns i v e   a na l y s is   of   a d v a n c e d  t e c hni que s   a nd   v it a l  t oo ls   f or  de t e c ti ng ma lwa r e  i nt r us i o n, ”   E le c tr oni c s ,  vo l.  12 , no . 20, p. 4299, O c t.  2023, d o i:  10.3390/ e l e c tr o ni c s 12204299.   [ 7]   M .  K o lh a r ,  F .  A l‐ T ur jm a n,  A .  A la me e n,  a nd  M .  M .  A bua lh a j,   “ A   th r e e   la y e r e d  d e c e nt r a li z e d  I oT   bi o m e t r ic   a r c hi t e c tu r e   f o r   c it y   lo c kd o w n dur in g C O V I D - 19  o ut b r e a k, ”   I E E E   A c c e s s ,  v o l.  8, p p. 163608 – 163617, J a n. 2020, do i:  10.1109/ac c e s s .2020.3021983.   [ 8]   M .  M .  A bua lh a j,   A .  A .  A bu - S ha r e ha ,  M .  O .  H ia r i,   Y .  A lr a ba na h,  M .  A l - Z y o ud,  a nd  M .  A .  A ls ha r a ia h,  “ A   pa r a di gm  f or   D o S   a tt a c k  di s c l o s ur e   us in g  ma c hi ne   l e a r ni ng  t e c hni qu e s , ”   I nt e r nat io nal   J our nal   o f   A dv an c e d  C om put e r   Sc ie nc e   and  A ppl ic at i ons ,     vo l.  13, n o . 3,   J a n. 2022, doi:   10.14569/i ja c s a .2022.0130325.   [ 9]   H .  Z ha o ,  Q .  H u,  P .  Z hu,  Y .  W a ng,  a nd  P .  W a ng,  “ A   r e c ur s i ve   r e gul a r i z a ti o n - ba s e d  f e a tu r e   s e le c ti o n  f r a me w or k  f o r   hi e r a r c hi c a l  c la s s if i c a ti o n, ”   I E E E   T r ans ac ti ons   on  K now le dge   and  D at a  E ngi ne e r in g,   v o l.   33,  n o .  7,  pp.  2833 – 2846,  J ul .  2021,  do i:   10.1109/t kde .2019.2960251.   [ 10]   T .   Z ha ng,  T .  Z hu,  P .   X i o ng,  H .  H u o ,  Z .  T a r i,   a nd  W .  Z h ou,  “ C o r r e la t e d  di f f e r e nt ia l  p r i v a c y :   f e a tu r e   s e le c ti o n   in   ma c hi ne   le a r ni ng, ”   I E E E   T r ans ac ti ons  on I ndus tr ia l  I nf o r m at ic s ,  v o l.  16 , n o . 3, pp. 2115 – 2124, M a r . 2020, d o i:  10.1109/t ii .2019.29368 25.   [ 11]   L .  J ov a n ov i c   e t  al .,  “ I mp r ov in g phis hi ng w e bs it e  d e t e c t i o n us in g a  h y br id  t w o - l e v e l   f r a m e w o r k   f o r   f e a tu r e  s e le c ti o n  a nd X G B oo s t  tu ni ng, ”   J our nal  of  W e b E ngi ne e r in g,   J ul . 2023, do i:  10.1305 2/ jwe 1540 - 9589.2237.   [ 12 ]   O .  M .  A l y a s ir i,   Y . - N .  C he a h,  A .  K .  A ba s i,   a nd  O .  M .  A l - J a na bi ,  “ W r a ppe r   a nd  h y b r id   f e a tu r e   s e l e c ti o n  m e th o ds   us in g  me ta he u r is ti c   a lg o r i th ms   f or   e ngl is h  te x t  c la s s if i c a ti o n:   a   s y s te ma ti c   r e v ie w , ”   I E E E   A c c e s s ,  vo l.   10,  pp.  39833 – 398 52,  J a n.   2 022,  do i:  10.1109/a c c e s s .2022.3165814.   [ 13]   L .  X u  e t  al .,   “ A c c u r a te   a nd  e f f ic i e nt   p e r f or ma n c e   p r e di c t i o n  f o r   m o b il e   I O V   ne tw or ks   us in g  G W O - G R   ne ur a l  n e tw o r k, ”   I E E E   I nt e r ne t  of  T hi ngs   J our nal ,  v o l.  9, n o . 17, pp. 16463 – 16471, S e p. 2022, do i:   10.1109/j i o t. 2022.3152739.   [ 14]   X .  S un,  Y .  Z ha ng,  X .  T ia n,  J .  C a o ,  a nd  J .  Z hu,  “ S p e e d  s e ns o r le s s   c o nt r o l   f o r   I P M S M s   us in g  a   mo di f i e d  M R A S   w it h  gr a y   w o l f   o pt im i z a ti o n   a lg or it hm, ”   I E E E   T r ans ac ti ons   on  T r ans por ta ti on  E le c tr if ic at io n,  vo l.   8,   n o .  1,   pp.  1326 – 1 337,  M a r .   2022,  do i:   10.1109/t te .2021.3093580.   [ 15]   D .  G a vr il uţ ,  M .  C im poe ş u,  D .  A nt o n ,   a nd  L .  C i o r tu z ,  “ M a lwa r e   de te c ti o n  us in g  ma c hi n e   l e a r ni ng, ”   2009  I nt e r nat io nal   M ul ti c onf e r e n c e   on   C om put e r   S c ie nc e   and  I n f or m at io n   T e c hnol ogy ,  M r a go w o ,  P o la nd,  2009,  pp .  735 - 741,  do i:   10.1109/I M C S I T .2009.5352759.   [ 16]   J .  L i,   L .  S un,  Q .  Y a n,  Z .  L i,   W .  S r is a - A n,  a nd  H .  Y e ,  “ S ig ni f i c a nt   pe r mi s s io n  id e n ti f i c a ti o n  f o r   ma c hi ne - l e a r ni ng - ba s e d  a ndr o id   ma lwa r e   de te c ti o n, ”   I E E E   T r ans ac ti ons   on  I ndus tr ia l  I nf or m at ic s ,   v o l.   14,  n o .  7,  pp.  3216 – 3225,   J ul .  2018,  do i:   10.1109/t ii .2017.2789219.   [ 17]   S .  A .  R o s e li n e ,  S .  G e e th a ,  S .  K a dr y ,  a nd  Y .  N a m,  “ I nt e l li ge nt   v is i o n - ba s e d  ma lwa r e   d e te c ti o n  a nd  c la s s if i c a ti o n  us in g  d e e p  r a ndo m  f or e s t  pa r a di gm, ”   I E E E  A c c e s s ,  vo l.  8, pp. 206303 – 206 324, J a n . 2020, do i:  10.1109/ac c e s s .2020.3036491.   [ 18]   M .  S .  A kht a r   a nd  T .  F e ng,   “ M a lwa r e   a na l y s is   a nd  d e t e c ti o n   us in g  ma c hi n e   le a r ni ng   a lg o r it hms , ”   Sy m m e tr y ,  vo l.   14,  n o .   11,    p. 2304, Nov . 2022, d o i:  10.3390/s y m14112304.   [ 19]   B .  U r oo j,   M .  S ha h,  C .  M a pl e ,  M .  A bba s i,   a nd  S .  R ia s a t,   “ M a lwa r e   de t e c ti o n:   a   f r a me w or k  f o r   r e v e r s e   e ngi n e e r e d  a ndr o id   a ppl ic a ti o ns  t hr o ugh ma c hi n e  l e a r ni ng a lg o r it hms , ”   I E E E  A c c e s s ,   vo l.  10, pp. 89031 - 89050, 2022.   [ 20]   T .   L .   C a r r i e r ,  P .  V i c t o r ,   A .  T e k e o gl u,  a nd   A .  H .  L a s hka r i,   “ D e t e c ti ng  o b f us c a te d   ma lwa r e   us in g  m e m o r y   f e a tu r e   e ngi n e e r in g, ”   in   T he   8t h  I nt e r nat io nal   C on f e r e nc e   on  I n f or m at io n  S y s te m s   Se c u r it y   and   P r iv ac y   ( I C I SS P ) ,   J a n.  2022,  do i:   10.5220/001090820 0003120.   [ 21]   H .  A l - M im i,   N .  A .  H a ma d,  M .   M .   A bua lh a j,   S .  N .  A l - K ha ti b,  a nd  M .   O .  H ia r i,   “ I mpr ove d  in tr us i o n  de t e c ti o n  s y s te m  t o   a ll e vi a te   a tt a c ks   o n  D N S   s e r v i c e , ”   J our nal   of   C om put e r   Sc ie nc e ,  vo l.   19,  n o .  12,  pp.  1549 – 1560,  D e c .   2023,  do i:   10.3844/j c s s p.2023.1549.1560.   [ 22]   H .  A l - M im i,   N .  A .   H a ma d,  M .  M .  A bua lh a j,   M .  S .  D a o ud,  M .  R a s mi ,  “ E nha nc e d  in t r us io n  d e t e c ti o n  s y s t e m  f or   pr ot e c ti ng  H T T P   s e r v i c e s   f r om  a tt a c ks , ”   I nt e r nat io nal   J our na l  of   A dv an c e s   in   S of t  C om put in g  and   I ts   A ppl ic at io ns ,   v o l.   15,  n o .  3,  pp.  67 - 84,  2 023 ,  do i:  10.3844/j c s s p.2023.1549.1560.   [ 23]   S . M ir ja li li , S . M . M ir ja li li , a nd A .  L e w is ,  “ G r e y  w o l f   o pt im iz e r , ”   A dv anc e s  i n E ngi ne e r in g So f tw ar e ,  v ol . 69, pp. 46 - 61, 2014.   [ 24]   H .  F a r is ,  I .  A lj a r a h,  M .   A .  A l - B e ta r ,  a nd  S .  M ir ja li li ,  “ G r e y   w o l f   o pt im i z e r :  a   r e v i e w   of   r e c e nt   v a r ia nt s   a nd  a ppl ic a ti o ns , ”   N e ur al   C om put in g and A ppl ic at io ns ,   vo l.  30, pp. 413 - 435, 2018.   [ 25]   Ü .  Ç a v uş o ğl u,  “ A   ne w   h y b r id   a ppr o a c h  f o r   in t r us io n  d e t e c ti on  us in g  ma c hi ne   le a r ni ng  m e th o ds , ”   A ppl ie d  I nt e ll ig e nc e ,  vo l.   49,   no . 7, pp. 2735 – 276 1, F e b. 2019, d o i:  10.1007/s 10489 - 018 - 014 08 - x.   [ 26]   Y .  H o u,  H .  G a o ,  Z .  W a ng,  a nd  C .  D u,  “ I mpr ove d  gr e y   w o l f   o pt im i z a ti o n  a lg o r i th m  a nd  a ppl ic a ti o n, ”   Se ns or s ,  v o l.   22,  n o .   10,    p. 3810, M a y  2022, d o i :  10.3390/s 22103810.   [ 27]   Y .  R e n,  X .  Z hu,  K .  B a i,   a nd  R .  Z ha ng,  “ A   ne w   r a ndo m  f or e s t  e ns e mbl e   of   in tu it i o ni s ti c   f uz z y   d e c is io n  tr e e s , ”   I E E E   T r ans ac ti ons   on F uz z y  Sy s te m s ,   v o l.  31, n o . 5, pp. 1729 – 1741, M a y  2023, d oi :  10.1109/t f u z z .2022.3215725.   [ 28 ]   P .  N   a nd  S .   S uga v e ,  “ E ns e mb le   a p pr o a c h  w it h  h y p e r pa r a m e te r   tu ni ng  f o r   c r e di t  w or th in e s s   pr e di c ti o n, ”   2022  I E E E   3r d  G lo bal   C onf e r e nc e   f or  A dv anc e m e nt  i n T e c hnol ogy  ( G C A T ) ,  B a nga lo r e , I ndi a , 2022, pp. 1 - 5, d o i:  10.1109 /G C A T 55367.2022.997187 9.       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS       P ro f .   M o s l eh   M .   A b u a l h a j           i s   a  s en i o r  l ec t u r e r  i n   Al - A h l i y y a  A mm an   U n i v e rs i t y .  H e  r ece i v e d   h i s   f i rs t   d eg r ee   i n   C o m p u t e r  S ci e n ce  fro m   P h i l ad el p h i a  U n i v e rs i t y ,   J o rd a n ,   i n   2 0 0 4 ,   m as t e r  d eg r ee   i n   Co m p u t e r  In fo r m at i o n   S y s t em   fro m   t h e   A rab   A c a d emy   f o r  Ban k i n g   an d   Fi n an ci al   S c i en ce s ,   J o rd an   i n   2 0 0 7 ,   an d   Ph . D .   i n   Mu l t i me d i a  N e t w o rk s   Pro t o c o l s   fro m  U n i v e rs i t i   Sa i n s   Mal a y s i a  i n   2 0 1 1 .   H i s   re s e ar c h   ar e a  o f  i n t e r e s t   i n c l u d e s   V o I P,   co n g e s t i o n   c o n t ro l ,   an d   cy b e rs ecu ri t y   d at a  mi n i n g   an d   o p t i m i za t i o n .   H e   c an   b e   c o n t ac t e d   at   em ai l :   m . ab u a l h a j @ a mm a n u . ed u . j o .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       E nhanc ing  malw a r e   de tec ti on  thr ough  s e lf - union  featur e   s e lec ti on  us ing  …  ( M os leh  M .   A bualhaj )   205     D r.   Q u s a i   Y .   S h a m bo u r          recei v ed   t h e   B. S c.   d eg r ee   i n   Co m p u t e r  S c i en ce   fr o m  Y armo u k   U n i v e rs i t y ,   J o r d an ,   i n   2 0 0 1 ,   t h e   M. S.   d eg r ee   i n   c o m p u t e r  n e t w o rk s   fro m   U n i v e rs i t y   o f  W e s t e rn   S y d n ey ,   A u s t ral i a,   i n   2 0 0 3 ,   an d   t h e   P h . D .   d e g r ee   i n   s o ft w ar e   en g i n ee r i n g   fro m   t h e   U n i v e rs i t y   o f   T ech n o l o g y   S y d n ey ,   A u s t ral i a,   i n   2 0 1 2 .   Cu rr en t l y ,   h e   i s   a  Pr o f e s s o r  at   t h e  D e p art men t   o f  S o ft w ar e   E n g i n ee ri n g ,   A l - A h l i y y a   A mm an   U n i v e rs i t y ,   J o r d an .   H i s   r e s e ar ch   i n t e r e s t s   i n cl u d e   i n fo r m at i o n   f i l t e ri n g ,   r eco mme n d e r  s y s t em s ,   V o I P ,   m a c h i n e   l e arn i n g ,   a n d   d at a  s c i en ce .  H e   c an   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   q . s h a m b o u r @ amm a n u . e d u . j o .         D r.   A hm a d  A de l   A b u - S h a reh a           recei v ed   h i s   fi rs t   d eg r ee   i n   Co m p u t e r  S c i en c e  fro m   A l   A l - Ba y t   U n i v e rs i t y ,   J o r d an ,   2 0 0 4 ,   Mas t e r  d e g r ee   fr o m   U n i v e rs i t i   Sai n s   Mal a y s i a   (U SM),   Mal a y s i a,   2 0 0 6 ,   an d   Ph . D .   d e g r ee   fro m   U SM,   Mal a y s i a,   2 0 1 2 .   H i s   re s e ar c h   f o c u s e s   o n   D at a  m i n i n g ,   art i fi c i a l   i n t el l i g en t   an d   M u l t i med i a  S ec u r i t y .   H e   i n v e s t i g at e d   m an y   m a c h i n e   l e ar n i n g   al g o r i t h m s   a n d   em p l o y ed   art i fi ci al   i n t el l i g en t   i n   v ar i e t y   o f  f i e l d s ,   s u c h   as   n e t w o r k ,   me d i c al   i n f o r m at i o n   p ro ce s s ,   k n o w l e d g e   c o n s t ru c t i o n   a n d   e x t rac t i o n .   H e   c an   b e   c o n t ac t e d   at   em ai l :   a. ab u s h ar e h a @ a mm an u . e d u . j o .           M s .   S um a y a   N .   A l - K h a ti b           i s   a  s en i o r  l ec t u r e r  i n   Al - A h l i y y a  A mm an   U n i v e rs i t y .  Sh e   recei v ed   h i s   fi rs t   d eg ree   i n   C o m p u t e r  S ci e n ce   fr o m   Bag h d ad   U n i v e rs i t y ,   I raq ,   i n   J u n e   1 9 9 4   an d   m as t e r  d e g r ee  i n   Co m p u t e r  In fo r m at i o n   S y s t em   fr o m   t h e  A rab   A c ad emy   fo r   Ban k i n g   an d   F i n a n c i a l   S c i en ce s ,   J o rd a n   i n   Fe b ru ar y .   H e r  r e s e ar c h   ar e a  o f   i n t e r e s t   i n cl u d e s   V o I P,   mu l t i me d i a   n e t w o rk i n g ,   a n d   c o n g e s t i o n   co n t ro l .   Sh e   c a n   b e   co n t a c t ed   at   em a i l :   s u m a y a k h @ a mm an u . ed u . j o .         M s .   A m a l   A m er           i s   a  l ec t u r e r  i n   A l - A h l i y y a   A mm a n   U n i v e rs i t y .   Sh e   r ecei v ed   h er   fi rs t   d e g r ee   i n   C o m p u t e r  In fo r m at i o n   S ci e n ce   fro m   A l   Bal q a  A p p l i ed   U n i v e rs i t y ,   J o rd a n ,   i n   A u g u s t   2 0 1 2   an d   Mas t e r  d eg r ee   i n   In fo r m at i o n   S y s t ems   fro m   U n i v e rs i t y   o f  J o r d an ,   J o rd a n   i n   A u g u s t   2 0 1 6 .   H e r  r e s e ar c h   ar e a  o f  i n t e r e s t   i n cl u d e s   V o I P,   b l o ck c h a i n ,   a n d   cy b e rs ecu ri t y   d at a   mi n i n g   an d   o p t i m i zat i o n .   Sh e  c an   b e   co n t a c t ed   at   em a i l :   a. ame r @ a mm an u . e d u . j o .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.