Resumen

Las técnicas de minería de datos tienen numerosas aplicaciones en la detección de malware. El método de clasificación es una de las técnicas de minería de datos más populares. En este documento presentamos un enfoque de clasificación de minería de datos para detectar el comportamiento del malware. Propusimos diferentes métodos de clasificación para detectar malware basados en las características y el comportamiento de cada malware. Se ha presentado un método de análisis dinámico para identificar las características del malware. Se ha presentado un programa sugerido para convertir un archivo XML de historial ejecutivo de comportamiento de malware en una entrada adecuada para la herramienta WEKA. Para ilustrar la eficiencia del rendimiento, así como los datos de entrenamiento y prueba, aplicamos los enfoques propuestos a un conjunto de datos de estudio de caso real utilizando la herramienta WEKA. Los resultados de la evaluación demostraron la disponibilidad del enfoque propuesto de minería de datos. Además, nuestro enfoque propuesto de minería de datos es más eficiente para detectar malware y la clasificación del comportamiento del malware puede ser útil para detect

• Materias:Cupones móviles Evaluación de señal Multidifusión Arquitectura centrada Detección de espectro
• Subjects:Mobile coupons Signal evaluation Multicast Focused architecture Spectrum sensing
• Palabras claves:Técnicas de minería de datos; Detección de malware; Método de clasificación; Comportamiento de malware; Análisis dinámico; Herramienta WEKA.
• Keywords:Data mining techniques; Malware detection; Classification method; Malware behavior; Dynamic analysis; WEKA tool.