Semi-supervised learning pro detekci malware
Semi-supervised learning for malware detection
dc.contributor.advisor | Jureček Martin | |
dc.contributor.author | Michal Buchovecký | |
dc.date.accessioned | 2019-06-11T14:48:31Z | |
dc.date.available | 2019-06-11T14:48:31Z | |
dc.date.issued | 2019-06-08 | |
dc.identifier | KOS-862365629205 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10467/82574 | |
dc.description.abstract | 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 veľmi drahý proces. Táto práca sa zaoberá detekciou malwaru pomocou semi-supervised learningu. Tento typ učenia je jednou z kategórií strojového učenia, kedy k trénovaniu modelu využívame ako označené, tak aj neoznačené vzorky. K trénovaniu sme využívali informácie získane zo súborov v PE formáte. V tejto práci je ukázané, že využitím semi-supervised learningu je možné dosiahnuť lepšiu presnosť, než použitím len samotného supervised learningu. | cze |
dc.description.abstract | Nowadays, the use of machine learning for malware detection is not very popular. One of the reasons is that labelling of malware and benign files necessary for machine learning is very expensive process. This thesis is focused on malware detection by semi - supervised learning. Semi-supervised learning is a machine learning technique that makes use of labelled as well as unlabelled samples for training. Information obtained from executable files in PE format was used for training. In the thesis it is showed that it is possible to reach better accuracy using semi - supervised learning, compared to purely supervised approach. | eng |
dc.publisher | České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum. | cze |
dc.publisher | Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre. | eng |
dc.rights | A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html | eng |
dc.rights | Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html | cze |
dc.subject | detekcia malwaru | cze |
dc.subject | semi - supervised learning | cze |
dc.subject | strojové učenie | cze |
dc.subject | malware detection | eng |
dc.subject | semi - supervised learning | eng |
dc.subject | machine learning | eng |
dc.title | Semi-supervised learning pro detekci malware | cze |
dc.title | Semi-supervised learning for malware detection | eng |
dc.type | diplomová práce | cze |
dc.type | master thesis | eng |
dc.contributor.referee | Lórencz Róbert | |
theses.degree.discipline | Počítačová bezpečnost | cze |
theses.degree.grantor | katedra informační bezpečnosti | cze |
theses.degree.programme | Informatika | cze |
Soubory tohoto záznamu
Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích
-
Diplomové práce - 18106 [115]