Resumen

El alcance de esta investigación es la detección de gusanos informáticos. Se ha definido al gusano informático como un proceso que puede hacer que una copia posiblemente evolucionada de él se ejecute en un ordenador remoto. No requiere intervención humana para propagarse ni se adhiere a un archivo informático existente. Se propaga muy rápidamente. Los autores de gusanos informáticos modernos ofuscan el código para hacer que sea difícil detectar el gusano informático. Esta investigación propone utilizar metodología de aprendizaje automático para la detección de gusanos informáticos. Más específicamente, se utilizan conjuntos de modelos. La investigación se desvía de los enfoques de detección existentes al utilizar el tráfico de red del espacio oscuro atribuido a un ataque real de gusano para entrenar y validar los algoritmos de aprendizaje automático. También se obtiene que los diversos conjuntos de modelos funcionan de manera comparativamente bien. Cada uno de ellos es, por lo tanto, un candidato para el modelo final. Los algoritmos

• Materias:Cifrados de bloques Seguridad cibernética Malware Ocultación de datos Cifrado homomórfico
• Subjects:Block ciphers Cyber security Malware Data hiding Homomorphic encryption
• Palabras claves:Investigación; Detección de gusanos informáticos; Metodología de aprendizaje automático; Conjuntos; Tráfico de red en el espacio oscuro; Algoritmos
• Keywords:Research; Computer worm detection; Machine learning methodology; Ensembles; Dark space network traffic; Algorithms