Deep Learning na segurança computacional: detecção inteligente de códigos maliciosos

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Autor(es): dc.contributorCasanova, Dalcimar-
Autor(es): dc.contributorRibas, Bruno César-
Autor(es): dc.contributorCasanova, Dalcimar-
Autor(es): dc.contributorRibas, Bruno César-
Autor(es): dc.contributorFavarim, Fábio-
Autor(es): dc.contributorLinares, Kathya Silvia Collazos-
Autor(es): dc.creatorSato, Leonardo Correia-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T21:34:22Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T21:34:22Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-17-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-17-
Data de envio: dc.date.issued2018-12-12-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14613-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/655657-
Descrição: dc.descriptionThe increase in the amount of malware and their families amplified the problems of automatic detection and classification of their new variants. As computer security threats evolve, so does the need for effective defense mechanisms to protect the devices. However, it becomes progressively more difficult to protect terminals from being infected. Thus, tools which identify resident malicious codes are required for handling post-infection systems. In this work of course completion, the application of a Deep Neural Network (DNN) architecture to detect malwares based on its operational system processes is investigated. The Deep Learning framework proposed implements a AutoEncoder and utilizes API call sequences to extract features, forming vectors that function as signatures of malicious codes. Samples of malicious and benign codes were obtained to train and test the classifiers. The effectiveness of AutoEncoder built to facilitate the correct classification of the malicious codes was made evident by the results obtained from the classifiers.-
Descrição: dc.descriptionO aumento na quantidade de malwares e suas famílias amplificou os problemas de detecção automática e classificação de suas novas variantes. Na medida que as ameaças computacionais evoluem, também cresce a necessidade de mecanismos de defesa efetivos para proteger os dispositivos. Porém, torna-se progressivamente mais difícil blindar terminais de serem infectados. São necessárias ferramentas que identifiquem os códigos maliciosos residentes nos sistemas para lidar com os casos nos quais esquemas de prevenção contra malwares não funcionarem. Neste trabalho de conclusão de curso, é investigado em etapas a aplicação de uma arquitetura de Redes Neurais Profundas (do inglês Deep Neural Network, DNN) para detecção de malwares com base em suas chamadas de funções do sistema operacional. A estrutura do modelo Deep Learning utiliza um AutoEncoder e as sequências de chamadas dos malwares para extração de características, formando vetores que funcionam como as assinaturas dos códigos maliciosos. Amostras de códigos maliciosos e benignos foram utilizadas para treinar e testar os classificadores. A efetividade do AutoEncoder construído em facilitar a correta classificação dos códigos maliciosos ficou evidente pelos resultados obtidos com os classificadores.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherPato Branco-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Informática-
Publicador: dc.publisherEngenharia de Computação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectSoftware - Proteção-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado do computador-
Palavras-chave: dc.subjectNeural networks (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectSoftware protection-
Palavras-chave: dc.subjectMachine learning-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleDeep Learning na segurança computacional: detecção inteligente de códigos maliciosos-
Título: dc.titleDeep Learning in computer security: intelligent detection of malicious code-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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