Detección de ransomware en blockchains
El ransomware es un código malicioso que bloquea el acceso a los datos de un dispositivo, exigiendo un rescate para permitir el acceso nuevamente. El rescate suele pagarse en Bitcoin. Según el FBI, a fines de 2015, las víctimas habían pagado US$27 millones en rescates a los atacantes. A partir de es...
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| Publicado: |
2023
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I19-R120-10915-1632442024-02-28T20:02:30Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163244 Detección de ransomware en blockchains Ditz, Yanina Minetti, Gabriela F. 2023-04 2023 2024-02-28T17:30:45Z es Ciencias Informáticas Blockchain Bitcoin El ransomware es un código malicioso que bloquea el acceso a los datos de un dispositivo, exigiendo un rescate para permitir el acceso nuevamente. El rescate suele pagarse en Bitcoin. Según el FBI, a fines de 2015, las víctimas habían pagado US$27 millones en rescates a los atacantes. A partir de este problema, surgen sistemas para la detección de ransomware conocido y desconocido, utilizando el modelo topológico del análisis de datos, y técnicas de minerías de datos como Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Regresión logistica, KNN y Análisis Discriminante lineal (LDA), Naive Bayes (NB), árboles de decisión (CART), Bagging (BGC), Ascenso de gradiente (GGC), entre otros. A partir del estudio de estas herrramientas de aprendizaje automático se profundiza en la implementación y análisis de las redes neuronales para aprender a reconocer patrones y comportamientos comunes en las transacciones de Bitcoin. Red de Universidades con Carreras en Informática Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf |
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El ransomware es un código malicioso que bloquea el acceso a los datos de un dispositivo, exigiendo un rescate para permitir el acceso nuevamente. El rescate suele pagarse en Bitcoin. Según el FBI, a fines de 2015, las víctimas habían pagado US$27 millones en rescates a los atacantes. A partir de este problema, surgen sistemas para la detección de ransomware conocido y desconocido, utilizando el modelo topológico del análisis de datos, y técnicas de minerías de datos como Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Regresión logistica, KNN y Análisis Discriminante lineal (LDA), Naive Bayes (NB), árboles de decisión (CART), Bagging (BGC), Ascenso de gradiente (GGC), entre otros. A partir del estudio de estas herrramientas de aprendizaje automático se profundiza en la implementación y análisis de las redes neuronales para aprender a reconocer patrones y comportamientos comunes en las transacciones de Bitcoin. |
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