11 Aplicación de transfer learning a la detección de malware
La detección de malware es un problema que ha adquirido una mayor importancia en los últimos años con el incremento en la distribución de archivos maliciosos. El uso de machine learning es una de las soluciones propuestas en la literatura por su capacidad de detectar nuevas muestras maliciosas respe...
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| Formato: | capítulo de livro |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad de Castilla-La Mancha |
| Repositorio: | RUIdeRA. Repositorio Institucional de la UCLM |
| OAI Identifier: | oai:ruidera.uclm.es:10578/28614 |
| Acesso em linha: | http://doi.org/10.18239/jornadas_2021.34.11 http://hdl.handle.net/10578/28614 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Ciberseguridad transfer learning Machine Learning Detección de malware |
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11 Aplicación de transfer learning a la detección de malwareEscudero García, DavidMuñoz Castañeda, Ángel LuisCastro García, Noemí deCiberseguridadtransfer learningMachine LearningDetección de malwareLa detección de malware es un problema que ha adquirido una mayor importancia en los últimos años con el incremento en la distribución de archivos maliciosos. El uso de machine learning es una de las soluciones propuestas en la literatura por su capacidad de detectar nuevas muestras maliciosas respecto a soluciones tradicionales como los antivirus. No obstante, el uso de machine learning en este ámbito se encuentra con problemas como el desbalanceo entre ficheros maliciosos y benignos y la necesidad de actualizar los modelos para hacer frente a nuevo malware, que dificulta la construcción de una solución eficaz. En este trabajo planteamos el uso de técnicas de transfer learning para intentar paliar estos problemas y llevamos a cabo una evaluación de diferentes algoritmos de transfer learning para determinar si permiten construir modelos que sean capaces de detectar malware en diferentes horizontes temporales aprovechando datos antiguos.Ediciones de la Universidad de Castilla-La Mancha202120212021info:eu-repo/semantics/bookPartapplication/pdfapplication/pdfhttp://doi.org/10.18239/jornadas_2021.34.11http://hdl.handle.net/10578/28614reponame:RUIdeRA. Repositorio Institucional de la UCLMinstname:Universidad de Castilla-La ManchaEspañolinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:ruidera.uclm.es:10578/286142026-05-27T07:36:41Z |
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La detección de malware es un problema que ha adquirido una mayor importancia en los últimos años con el incremento en la distribución de archivos maliciosos. El uso de machine learning es una de las soluciones propuestas en la literatura por su capacidad de detectar nuevas muestras maliciosas respecto a soluciones tradicionales como los antivirus. No obstante, el uso de machine learning en este ámbito se encuentra con problemas como el desbalanceo entre ficheros maliciosos y benignos y la necesidad de actualizar los modelos para hacer frente a nuevo malware, que dificulta la construcción de una solución eficaz. En este trabajo planteamos el uso de técnicas de transfer learning para intentar paliar estos problemas y llevamos a cabo una evaluación de diferentes algoritmos de transfer learning para determinar si permiten construir modelos que sean capaces de detectar malware en diferentes horizontes temporales aprovechando datos antiguos. |
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