Clasificador y predictor de daños malware basado en el aprendizaje automático sobre un espacio vectorial acotado

Gonzalo Rodríguez, Alex

Clasificador y predictor de daños malware basado en el aprendizaje automático sobre un espacio vectorial acotado

Llicència

Citació

Gonzalo Rodríguez, A. Clasificador y predictor de daños malware basado en el aprendizaje automático sobre un espacio vectorial acotado. 2017. handle: http://hdl.handle.net/10230/30870

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Resum

Clasificador y predictor de daños malware basado en el aprendizaje automático sobre un espacio vectorial acotado. Con el creciente volumen de malware hoy en día y la evolución de éste, la amenaza que conllevan cada vez es mayor. El malware actual presenta ofuscación, es polimórfico, y junto con otros detalles, hacen que una mayoría de los Antivirus convencionales sean ineficaces. Es por ello que es necesario cada vez más, el uso de técnicas que permitan dar una solución dinámica y adaptable a este problema, como por ejemplo aquellas basadas en el auto aprendizaje. Nosotros proponemos realizar un software basado en esta metodología, capaz de clasificar muestras desconocidas de malware y de atribuirles un nivel de peligrosidad que permita saber cuán perjudicial es la muestra en cuestión. Nuestra principal mejora radica en la extracción de comportamientos sobre XML’s, y la asociación de éstos a estructuras de tamaño constante, generando así un espacio vectorial que garantiza la eficiencia en tiempo y espacio de nuestra propuesta.