Semi-supervised learning pro detekci malware
Semi-supervised learning for malware detection
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Michal Buchovecký
Supervisor
Jureček Martin
Opponent
Lórencz Róbert
Field of study
Počítačová bezpečnostStudy program
InformatikaInstitutions assigning rank
katedra informační bezpečnostiRights
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.htmlVysokoškolská 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
Metadata
Show full item recordAbstract
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. 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.
Collections
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Umělá inteligence ve zdravotnictví
Author: Dalibor Čápek; Supervisor: Štědroň Bohumír; Opponent: Zdvořák Pavel
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-02)Diplomová práce se věnuje využití umělé inteligence ve zdravotnictví. Pojem umělá inteligence se objevuje stále více v souvislosti s dopady na různá odvětví. Cílem práce je zaměřit se na vývoj umělé inteligence ve zdravotnictví ... -
Hluboké učení pro autonomní off-road řízení v simulaci
Author: Valentin Jacques; Supervisor: Zimmermann Karel; Opponent: Ecorchard Gaël Pierre Marie
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-18)This thesis presents different ways to make a car autonomous. We will use the power of machine learning and neural network to ?teach? a car how to drive autonomously in an off-road environment by using only a minimum set ... -
Hledání leptoquarků pomocí strojového učení v datech z CERN ATLAS experiment
Author: Lukáš Viceník; Supervisor: Sopczak André; Opponent: Petousis Vlasios
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-07)V této práci vylepšíme hodnotu cross-section limitu pro párovou produkci ska-lárních Leptokvarků třetí generace při roz-padu na top quark a τ -lepton. Událost je vybrána pokud obsahuje dva lehké leptony (elektron nebo muon) ...