La optimización de enjambre y el aprendizaje automático aplicados a la detección de malware de PE hacia la inteligencia de amenazas cibernéticas
Autores: Kattamuri, Santosh Jhansi; Penmatsa, Ravi Kiran Varma; Chakravarty, Sujata; Madabathula, Venkata Sai Pavan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La optimización de enjambre y el aprendizaje automático aplicados a la detección de malware de PE hacia la inteligencia de amenazas cibernéticas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Inteligencia de amenazas cibernéticas
Detección de malware
Atributos de archivo PE
Conjunto de datos de referencia
Aprendizaje automático
Algoritmos de optimización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
La inteligencia de amenazas cibernéticas incluye el análisis de aplicaciones y sus metadatos en busca de posibles amenazas. La detección estática de malware en archivos ejecutables de Windows se puede realizar a través del análisis de encabezados de archivos de aplicación Portable Executable (PE). Los conjuntos de datos de referencia están disponibles con atributos de archivos PE; sin embargo, existe la posibilidad de actualizar los datos y también de investigar nuevos algoritmos de reducción de atributos y mejora de rendimiento.
Descripción
La inteligencia de amenazas cibernéticas incluye el análisis de aplicaciones y sus metadatos en busca de posibles amenazas. La detección estática de malware en archivos ejecutables de Windows se puede realizar a través del análisis de encabezados de archivos de aplicación Portable Executable (PE). Los conjuntos de datos de referencia están disponibles con atributos de archivos PE; sin embargo, existe la posibilidad de actualizar los datos y también de investigar nuevos algoritmos de reducción de atributos y mejora de rendimiento.