Simulace detekčního modelu škodlivého kódu
Simulation of malware detection model
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Libor Šlechta
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
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 strojového učení. Hlavním rozdílem oproti podobným pracím z tohoto oboru je provedený pokus, který se zaměřuje na napodobení naučeného klasifikátoru. K napodobování klasifikátoru byly vybrány čtyři algoritmy strojového učení. Neuronové sítě, K-nejbližších sousedů, Rozhodovací stromy a Naivní Bayesův klasifikátor. Napodobovaný model se podařilo napodobit nejlépe pomocí varianty neuronových sítí. Výsledná vícevrstvá perceptronová síť dosáhla přesnosti 98,68 %. The number of harmful programs is still rising, and attackers invent new techniques to avoid detection every day. This thesis focuses on automatic malware classification by using machine learning algorithms. The main difference from other work in this field of study is experiment that mimics behavior of a detection model. Four machine learning algorithms were used for this experiment. Neural networks, K-nearest neighbors, Decision trees and Naive Bayes classifier. The best result was achieved by using a variant of neural network. Multilayer perceptron network simulated the model with accuracy of 98,68 %.
Collections
- Diplomové práce - 18106 [113]