Clasificacion de Malware en Android Utilizando Redes Neuronales y Características Dinamicas

 

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التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون: Calderón Vargas, Jafeth, Huber Kelly, Thomas, Leandro Quiros, Jorge, Casasola Murillo, Edgar
التنسيق: comunicación de congreso
تاريخ النشر:2023
الوصف:El estudio y clasificación de malware en Android corresponde a un área de estudio en constante avance. Debido a la adaptación constante del malware para evitar detección, los modelos de detección en Android deben adaptarse para lidiar con protecciones como la ofuscación de código. En este estudio se utilizara el conjunto de datos CCCS-CIC-AndMal-2020 publicado por el Instituto Canadiense de Ciberseguridad para entrenar un modelo de red neuronal que permita clasificar 11 diferentes categorías de malware utilizando características dinámicas del software.
البلد:Kérwá
المؤسسة:Universidad de Costa Rica
Repositorio:Kérwá
اللغة:Español
OAI Identifier:oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/104557
الوصول للمادة أونلاين:https://hdl.handle.net/10669/104557
كلمة مفتاحية:Red Neuronal
Malware
Android
Clasificacion de Malware
Modelos de detección
Software
Aprendizaje de maquinas
Ciberseguridad