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 |
| Co-Dirección: | |
| 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: 1/1/2019-31/12/2023