Resumen

Debido al crecimiento y popularidad de internet, la ciberseguridad sigue siendo, y seguirá siendo, un tema importante. Se han propuesto muchos métodos de clasificación de tráfico de red o enfoques de identificación de malware para resolver este problema. Sin embargo, los métodos existentes no son adecuados para ayudar a los expertos en seguridad a resolver efectivamente este desafío debido a su baja precisión y alta tasa de falsos positivos. Con este fin, empleamos un enfoque de clasificación basado en aprendizaje automático para identificar malware. El enfoque extrae características del tráfico de red y reduce la dimensionalidad de las características, lo que puede mejorar efectivamente la precisión de la identificación. Además, proponemos un algoritmo SVM mejorado para clasificar el tráfico de red llamado Máquina de Vectores de Soporte Fácil Optimizada (OFSVM). El algoritmo OFSVM resuelve el problema de que el algoritmo SVM original no es satisfactorio para la clasificación desde dos aspectos, es decir, la optimización de parámetros y la selección de la función del

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Crecimiento; Internet; Ciberseguridad; Tráfico de red; Identificación de malware; Basado en aprendizaje automático;
• Keywords:Growth; Internet; Cyber security; Network traffic; Malware identification; Machine learning-based;