Revisión de algoritmos de detección de malware ofuscado basados en machine learning

Palabras clave: malware, ofuscación, detección, machine learning

Resumen

Los desarrolladores de malware cada vez evolucionan más sus técnicas para lograr atacar efectivamente el sistema, una de estas técnicas es la ofuscación de código que dificulta la detección de malware en los mecanismos tradicionales que utilizan los antivirus actuales. Ante ello se propone la revisión de artículos relacionados a detección de malware ofuscado con machine learning para elegir las mejores técnicas de análisis de este tipo de malware y emplear los mejores algoritmos para una futura experimentación con los mismos.

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Biografía del autor/a

Erly Galia Villarroel Enríquez, Universidad de Lima, Lima, Perú

Estudiante de la Carrera de Ingenieria de Sistemas de la Universidad de Lima. Sus intereses de investigación se enfocan en el campo de la inteligencia artificial, machine learning y Deep learning.

Citas

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Publicado
2022-12-26
Cómo citar
Villarroel Enríquez, E. G. (2022). Revisión de algoritmos de detección de malware ofuscado basados en machine learning. Actas Del Congreso Internacional De Ingeniería De Sistemas, 132-137. https://doi.org/10.26439/ciis2022.6076