Clasificacion de Malware en Android Utilizando Redes Neuronales y Características Dinamicas
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| Συγγραφείς: | , , , |
|---|---|
| Μορφή: | comunicación de congreso |
| Ημερομηνία έκδοσης: | 2023 |
| Περιγραφή: | 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. |
| Χώρα: | Kérwá |
| Ίδρυμα: | Universidad de Costa Rica |
| Repositorio: | Kérwá |
| Γλώσσα: | Español |
| OAI Identifier: | oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/104557 |
| Διαθέσιμο Online: | https://hdl.handle.net/10669/104557 |
| Λέξη-Κλειδί : | Red Neuronal Malware Android Clasificacion de Malware Modelos de detección Software Aprendizaje de maquinas Ciberseguridad |