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Tipo de material: masterThesis
Título : Feature Selection in Malware Classification
Autor : Calisto Yerovi, Bryan Esteban
Director de Tesis : Grijalva, Felipe, dir.
Descriptores : Seguridad informática - Datos - Tesis y disertaciones académicas
Fecha de publicación : 1-dic-2024
Editorial : Quito
Citación : Tesis (Magíster en Inteligencia Artificial), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Posgrados ; Quito, Ecuador, 2024
Páginas : 21 h.
Acceso: openAccess
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador
Resumen : Los ataques de malware han aumentado en cantidad y calidad en los últimos años, lo que cuestiona la necesidad de mejorar las técnicas que utilizan los defensores para intentar hacer frente a las innovaciones y esfuerzos de los atacantes. El aprendizaje automático ya se ha aplicado en este campo: detección y clasificación de malware, detección de intrusiones basada en anomalías y análisis de amenazas, solo por nombrar algunas aplicaciones...
Descripción : Malware attacks have increased in quantity and quality in the last years, questioning the necessity of enhancing the techniques that defenders use to try to cope with attackers innovations and efforts. Machine learning has already been applied in this field: malware detection and classification, anomaly-based intrusion detection and threat analysis, just to name a few applications...
URI : http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14632
Aparece en las colecciones: Tesis - Maestría en Inteligencia Artificial

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