Más allá del antivirus: técnicas fuzzy y minería de datos para detectar malware

Bonhomme Iglesias, Daniel

Más allá del antivirus: técnicas fuzzy y minería de datos para detectar malware

Llicència

Citació

Bonhomme Iglesias, D. Más allá del antivirus: técnicas fuzzy y minería de datos para detectar malware. 2017. handle: http://hdl.handle.net/10230/30863

Aquesta citació s'ha generat automàticament.

Resum

La ciberseguridad es un tema que lleva preocupando a los usuarios de la red desde el día en que surgieron los malware y se realizaron los primeros ataques de red que comprometieron la integridad de los datos que almacenaban sus computadoras. Con el paso de los años estos ataques han crecido en número y cada vez son más especializados, haciendo que las empresas que se dedican a la seguridad informática vayan siempre un paso por detrás. El malware acostumbra a presentarse en forma de ejecutables legítimos o se esconde bajo la apariencia de un fichero inofensivo para lograr engañar al usuario. En este documento se presenta un análisis de varios algoritmos que permiten identificar la similitud entre ficheros mediante el uso de funciones resumen de tipo fuzzy como SSDEEP, SDHASH y TLSH. El estudio ha sido realizado sobre una pequeña base de datos compuesta por 25 archivos de texto (.doc y .pdf) con 5 ficheros infectados y 20 no infectados. Se han usado herramientas de machine learning para tratar de optimizar el algoritmo que más rendimiento nos ha mostrado en nuestro estudio.