Detección de ransomware utilizando aprendizaje automático: una encuesta
Autores: Alraizza, Amjad; Algarni, Abdulmohsen
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Detección de ransomware utilizando aprendizaje automático: una encuesta
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Ransomware
Amenazas de seguridad
Métodos de identificación
Detección automatizada
Tendencias de investigación
Filtraciones de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 45
Citaciones: Sin citaciones
Los ataques de ransomware representan importantes amenazas de seguridad para los datos e información personal y corporativa. Los propietarios de recursos informáticos sufren violaciones de verificación y privacidad, pérdidas monetarias y daños reputacionales debido a los exitosos asaltos de ransomware. Por lo tanto, es crítico identificar de manera precisa y rápida el ransomware. Numerosos métodos han sido propuestos para identificar ransomware, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. El objetivo principal de esta investigación es discutir las tendencias actuales y posibles debates futuros sobre la detección automatizada de ransomware. Este documento incluye una visión general del ransomware, una línea de tiempo de los asaltos y detalles sobre su origen. También proporciona una investigación exhaustiva sobre los métodos existentes para identificar, evitar, minimizar y recuperarse de los ataques de ransomware. Un análisis de estudios entre 2017 y 2022 es otra ventaja de esta investigación. Esto brinda a los lectores conocimientos actualizados sobre los desarrollos más recientes en la detección de ransomware y destaca los avances en los métodos para combatir los ataques de ransomware. En conclusión, esta investigación destaca preocupaciones sin respuesta y posibles desafíos de investigación en la detección de ransomware.
Descripción
Los ataques de ransomware representan importantes amenazas de seguridad para los datos e información personal y corporativa. Los propietarios de recursos informáticos sufren violaciones de verificación y privacidad, pérdidas monetarias y daños reputacionales debido a los exitosos asaltos de ransomware. Por lo tanto, es crítico identificar de manera precisa y rápida el ransomware. Numerosos métodos han sido propuestos para identificar ransomware, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. El objetivo principal de esta investigación es discutir las tendencias actuales y posibles debates futuros sobre la detección automatizada de ransomware. Este documento incluye una visión general del ransomware, una línea de tiempo de los asaltos y detalles sobre su origen. También proporciona una investigación exhaustiva sobre los métodos existentes para identificar, evitar, minimizar y recuperarse de los ataques de ransomware. Un análisis de estudios entre 2017 y 2022 es otra ventaja de esta investigación. Esto brinda a los lectores conocimientos actualizados sobre los desarrollos más recientes en la detección de ransomware y destaca los avances en los métodos para combatir los ataques de ransomware. En conclusión, esta investigación destaca preocupaciones sin respuesta y posibles desafíos de investigación en la detección de ransomware.