Clasificación de malware metamórfico mediante modelos de aprendizaje automático para facilitar su detección y neutralización

Abstract

En la era digital actual, la ciberseguridad es fundamental para preservar la integridad de la información en un mundo donde los ciberdelincuentes perfeccionan sus técnicas. El malware metamórfico, con su capacidad para cambiar constantemente, representa un desafío evasivo. Se aborda este problema mediante el aprendizaje automático, destacando las redes neuronales recurrentes y convolucionales unidimensionales. Este trabajo analiza el malware metamórfico mediante un conjunto de llamadas al API de Windows, clasificándolo en ocho tipos...