Detección y clasificación de zero-day malware a través de data mining y machine learning

Ficha técnica

Título:Detección y clasificación de zero-day malware a través de data mining y machine learning
Alumno:Recordon, Augusto | Ruiz Díaz, Silvia
Inicio:26 Noviembre 2019
Fecha de defensa:26 Noviembre 2020
Dirección:Dra. Claudia Pons
Participantes (del LIFIA)Claudia Pons

Resumen

Dado el constante incremento, tanto en número como en complejidad, de los ataques informáticos, los mecanismos convencionales de detección resultan ineficientes en la mayoría de los escenarios. En este contexto, la presente investigación propone determinar si técnicas de data mining y machine learning pueden ser utilizadas efectivamente para el entrenamiento de algoritmos capaces de detectar y clasificar correctamente nuevos tipos de amenazas.

Publicaciones

Proyectos

Técnicas de Inteligencia Artificial Neuro-simbólica. Financiado por Comisión de Investigaciones Científicas y Facultad de Informática y Universidad Abierta Interamericana. Dirigido por Claudia Pons. CoDirigido por Roxana Giandini. Duración: 1/1/2019-31/12/2024