Использование методов машинного обучения для классификации вредоносного ПО
Опубликовано в выпуске:
4/2018 (22)
, 31.12.2018
Рубрика: Информационные технологии
С высоким темпом развития Интернета, вредоносное ПО стало одной из главных проблем информационной безопасности. Любое программное обеспечение, совершающее вредоносные действия, такие как кража информации, шпионаж и т.д., можно назвать вредоносным. Лаборатория Касперского определяет вредоносное ПО как «компьютерные программы, предназначенные для заражения компьютера легитимного пользователя и причинения ему вреда несколькими способами». Из-за того, что вредоносное ПО с каждым годом становится всё разнообразнее, антивирусные сканеры не могут гарантировать стопроцентный уровень защиты пользователя. Цель данной работы заключается в выделении наиболее точного классификатора с наименьшим количеством ошибок, учитываться будут как ошибочное определение файла вредоносным, так и легитимным. Проведенное исследование позволит создать дополнительный модуль обнаружения в Cuckoo Sandbox. Однако реализация этого модуля выходит за рамки данного проекта и не будет затронуто в данной работе.

eLIBRARY.RU Наше издание в Научной Электронной Библиотеке eLIBRARY.RU
Публикационная активность журнала РИНЦ
Справочник по УДК Ресурс описывает универсальную десятичную классификацию (УДК)
Антиплагиат Система автоматической проверки текстов на наличие заимствований
МГТУ имени Н. Э. Баумана официальный сайт университета