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Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Camacho, DavidAutor o CoautorMartin, AlejandroAutor o Coautor

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10 de junio de 2024
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Enhanced Android Ransomware Detection Through Hybrid Simultaneous Swarm-Based Optimization

Publicado en: Cognitive Computation. 16 (5): 2154-2168 - 2024-09-01 16(5), DOI: 10.1007/s12559-024-10301-4

Autores:

Alazab, M; Khurma, RA; Camacho, D; Martin, A
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Afiliaciones

Al Balqa Appl Univ, Fac Artificial Intelligence, Dept Intelligent Syst, Salt, Jordan - Autor o Coautor
Appl Sci Private Univ, Appl Sci Res Ctr, Amman 11931, Jordan - Autor o Coautor
Middle East Univ, Fac Informat Technol, MEU Res Unit, Amman 11831, Jordan - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Dept Comp Syst Engn, Madrid, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

Ransomware is a significant security threat that poses a serious risk to the security of smartphones, and its impact on portable devices has been extensively discussed in a number of research papers. In recent times, this threat has witnessed a significant increase, causing substantial losses for both individuals and organizations. The emergence and widespread occurrence of diverse forms of ransomware present a significant impediment to the pursuit of reliable security measures that can effectively combat them. This constitutes a formidable challenge due to the dynamic nature of ransomware, which renders traditional security protocols inadequate, as they might have a high false alarm rate and exert significant processing demands on mobile devices that are restricted by limited battery life, CPU, and memory. This paper proposes a novel intelligent method for detecting ransomware that is based on a hybrid multi-solution binary JAYA algorithm with a single-solution simulated annealing (SA). The primary objective is to leverage the exploitation power of SA in supporting the exploration power of the binary JAYA algorithm. This approach results in a better balance between global and local search milestones. The empirical results of our research demonstrate the superiority of the proposed SMO-BJAYA-SA-SVM method over other algorithms based on the evaluation measures used. The proposed method achieved an accuracy rate of 98.7%, a precision of 98.6%, a recall of 98.7%, and an F1 score of 98.6%. Therefore, we believe that our approach is an effective method for detecting ransomware on portable devices. It has the potential to provide a more reliable and efficient solution to this growing security threat.
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Palabras clave

Feature selectioFeature selectionMalwareOptimzationRansomwareSimulated annealingSmote

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Cognitive Computation debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 71/314, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Neurosciences.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-24:

  • WoS: 2
  • Scopus: 6
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 12.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 12 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/89080/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 109
  • Descargas: 104
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Jordan.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (MARTIN GARCIA, ALEJANDRO).

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Reconocimientos ligados al ítem

No Statement Available
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