Name: Rilevamento di malware comportamentale tramite data mining (en Italiano)
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Price: 221.38 PEN
Availability: InStock
Author: Ninyesiga, Allan
ISBN: 9786205719428

portada Rilevamento di malware comportamentale tramite data mining (en Italiano)

Rilevamento di malware comportamentale tramite data mining (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Autor

Allan Ninyesiga

Editorial

Edizioni Sapienza

Idioma

Italiano

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x0.5 cm

Peso

0.12 kg.

ISBN13

9786205719428

Categorías

Tecnología de la información: cuestiones generales

Rilevamento di malware comportamentale tramite data mining (en Italiano)

Allan Ninyesiga (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Rilevamento di malware comportamentale tramite data mining (en Italiano)"

I casi di malware sono in aumento sia in termini di numero che di mortalità. Gli hacker progettano il malware per compromettere la sicurezza dei sistemi, soprattutto la riservatezza, l'integrità e la disponibilità. Esistono tecniche di eliminazione del malware, ma il malware deve essere prima individuato. Le tecniche di rilevamento del malware presentano ancora punti deboli, con alti tassi di falsi positivi/negativi. L'emergenza del malware polimorfico ha peggiorato la situazione. Studi recenti hanno dimostrato che il data mining è promettente per identificare il malware analizzando le chiamate API. Tuttavia, in questo approccio, un file viene rilevato come dannoso o meno. Non viene classificato in base alla classe di malware a cui appartiene. Ciò rende più difficile la sua eliminazione, poiché gli schemi di eliminazione sono per lo più basati sulle classi. La classificazione come processo successivo al rilevamento è importante se si vuole eliminare il malware dal sistema. Sperimentiamo l'uso di un approccio di data mining per classificare il malware utilizzando le chiamate di sistema dell'API 4-gram. Utilizziamo i Portable Executables (PE) di Windows con le corrispondenti chiamate API. Utilizzando la sandbox Cuckoo. Le caratteristiche rilevanti delle chiamate API a 4 grammi vengono estratte utilizzando Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono quindi applicati per classificare il malware.