Inteligencia Artificial para la detección de binarios maliciosos
La ejecución de malware en los sistemas informáticos es un problema que afecta a toda la sociedad y cuyas consecuencias económicas no dejan de aumentar año tras año. La mejora de las capacidades técnicas de los binarios maliciosos para camuflarse y no ser detectados limitan la capacidad de protecció...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/138409 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10609/138409 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | programa maliciós intel·ligència artificial ciberseguretat inteligencia artificial ciberseguridad programa malicioso artificial intelligence cybersecurity malware Artificial intelligence -- TFM Intel·ligència artificial -- TFM Inteligencia artificial -- TFM |
| Resumo: | La ejecución de malware en los sistemas informáticos es un problema que afecta a toda la sociedad y cuyas consecuencias económicas no dejan de aumentar año tras año. La mejora de las capacidades técnicas de los binarios maliciosos para camuflarse y no ser detectados limitan la capacidad de protección de los antivirus tradicionales, lo que supone un riesgo muy elevado para la seguridad de organizaciones y particulares. Ante esta situación, la Inteligencia Artificial ofrece técnicas efectivas que mejoran las capacidades defensivas actuales en materia de detección de malware. Sin embargo, las investigaciones actuales no aportan herramientas o referencias detalladas que permitan a los profesionales de la Ciberseguridad mejorar sus productos propios de detección, por lo que en muchos de los casos las limitaciones actuales siguen estando vigentes. A través de este trabajo se han creado múltiples modelos efectivos de Machine Learning que han sido capaces de detectar muestras de malware no conocidas previamente. Asimismo, se han aportado los detalles, códigos y referencias necesarias para que los profesionales de la Ciberseguridad dispongan de la capacidad de crear sus propios modelos de detección. |
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