Detección y clasificación de zero-day malware a través de data mining y machine learning

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Dado el constante incremento, tanto en número como en complejidad, de los ataques informáticos, los mecanismos convencionales de detección resultan ineficientes en la mayoría de los escenarios. En este contexto, la presente investigación propone determinar si técnicas de data mining y machine learni...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Recordon, Augusto, Ruiz Díaz, Silvia
Otros Autores:	Pons, Claudia
Formato:	Tesis Tesis de grado
Lenguaje:	Español
Publicado:	2020
Materias:	Ciencias Informáticas Machine learning malware seguridad informática Virus zero-day Data mining Inteligencia artificial redes neuronales
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/117193
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Dado el constante incremento, tanto en número como en complejidad, de los ataques informáticos, los mecanismos convencionales de detección resultan ineficientes en la mayoría de los escenarios. En este contexto, la presente investigación propone determinar si técnicas de data mining y machine learning pueden ser utilizadas efectivamente para el entrenamiento de algoritmos capaces de detectar y clasificar correctamente nuevos tipos de amenazas.
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Detección y clasificación de zero-day malware a través de data mining y machine learning

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