Hledat
Zobrazují se záznamy 1-6 z 6
Statická detekce malware využívající rekurentní neuronové sítě, Static malware detection using recurrent neural networks
; Vedoucí práce: Jureček Martin; Oponent práce: Lórencz Róbert (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-20)
Neustále rostoucí počty útoků škodlivých programů na naši IT infrastrukturu si žádají nové a lepší metody ochrany. V této bakalářské práci se věnujeme využití rekurentních neuronových sítí pro rychlou a přesnou detekci ...
Simulace detekčního modelu škodlivého kódu, Simulation of malware detection model
; Vedoucí práce: Jureček Martin; Oponent práce: Lórencz Róbert (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-02-06)
Množství škodlivých programů neustále stoupá a útočníci stále přicházejí s novými technikami, kterými se snaží oklamat používané detekční metody. Tato práce se zabývá automatickou detekcí škodlivého kódu pomocí algoritmů ...
Semi-supervised learning pro detekci malware, Semi-supervised learning for malware detection
; Vedoucí práce: Jureček Martin; Oponent práce: Lórencz Róbert (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-08)
Využívanie strojového učenia v oblasti detekcie malwaru nie je v súčasnosti až tak veľmi populárne. Jedným z dôvodov je aj skutočnosť, že označovanie malwaru a legitímnych súborov, čo je pre strojové učenie nevyhnutné, je ...
Aplikace zpětnovazebního učení na vytváření adversariálních vzorků škodlivého softwaru, Application of Reinforcement Learning to Creating Adversarial Malware Samples
; Vedoucí práce: Jureček Martin; Oponent práce: Šimeček Ivan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-02-10)
Strojové učení se díky svým prvotřídním výsledkům v mnoha oblastech stává stále více populárnější pro řešení nejrůznějších problémů. Díky tomu vývojáři antivirů začínají začleňovat modely strojového učení i do svých produktů. ...
Porovnání adversariálních učících technik pro detekci malwaru, A Comparison of Adversarial Learning Techniques for Malware Detection
; Vedoucí práce: Jureček Martin; Oponent práce: Kozák Matouš (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-08)
Malware je dnes jednou z nejvýznamnějších bezpečnostních hrozeb. Pro účinnou ochranu před malwarem je zásadní jeho včasná detekce. Strojové učení se ukázalo jako užitečný nástroj pro automatickou detekci malwaru. Výzkum ...
Výběr reprezentativních vzorků z datových sad pro detekci malwaru, Selection of Representative Samples from Datasets for Malware Detection
; Vedoucí práce: Jureček Martin; Oponent práce: Kozák Matouš (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-07)
Tato závěrečná se zabývá výběrem reprezentativních instancí trénovací množiny pro detekci malware. Experimenty byly provedeny na dvou veřejně dostupných datasetech, obsahujících metadata Windows PE souborů. Jedná se o ...