ОСОБЕННОСТИ ОБНАРУЖЕНИЯ ВРЕДОНОСНЫХ УСТАНОВОЧНЫХ ФАЙЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ МАШИНОГО ОБУЧЕНИЯ

2023/06/07 by Югай, П. Э., Жуковский, Е. В., Семенов, П. О.
#Computer and information sciences #FOS: Computer and information sciences

paper · doi:10.48612/jisp/f7zd-7gf2-rd39

Abstract

В данной работе представлено исследование возможности применения методов машинного обучения для обнаружения вредоносных установочных файлов, относящихся к типу троянских установщиков и загрузчиков. Приведён сравнительный анализ применимых для решения указанной задачи алгоритмов машинного обучения: наивный байесовский классификатор, случайный лес и алгоритм C4.5. Разработаны модели машинного обучения с использованием программного средства Weka. Выделены наиболее значимые атрибуты установочных файлов легитимных и троянских программ.

Related

• ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕХАНИЗМЫ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРИЗНАКОВ МОДИФИКАЦИИ ФАЙЛОВ ПРИ ДИНАМИЧЕСКОМ ВИРУСНОМ АНАЛИЗЕ
• ВЫЯВЛЕНИЕ ВРЕДОНОСНЫХ ИСПОЛНЯЕМЫХ ФАЙЛОВ НА ОСНОВЕ СТАТИКО-ДИНАМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
• КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
• ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В РОЗНИЧНЫХ ТОРГОВЫХ ОПЕРАЦИЯХ
• ОБНАРУЖЕНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ НЕДОСТОВЕРНОГО НОВОСТНОГО КОНТЕНТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ