Técnicas de aprendizaje máquina para análisis de malware

Abstract

[Resumen]: La detección de malware se torna cada vez más importante en el campo de las Tecnologías de la Información. Una de las principales herramientas que sirven para esta tarea es el uso del aprendizaje automático para el desarrollo de modelos de detección. En este trabajo se desarrollan diversos modelos a partir de múltiples algoritmos de aprendizaje supervisado para tres escenarios diferentes. Los resultados obtenidos son muy alentadores, lográndose valores de rendimiento similares e incluso superiores a trabajos previos.

[Abstract]: Malware detection is becoming increasingly important in the field of Information Technology. One of the main tools for this task is the use of machine learning for the development of detection models. In this dissertation, several models are developed from multiple supervised learning algorithms for three different scenarios. The results obtained are very encouraging, achieving similar or even higher performance values than previous studies.