Estudo de métodos de detecção de ransomware utilizando inteligência artificial
Tipo
TCC
Data de publicação
2022-12-09
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Romar, Carlos Eduardo Chagas
Orientador
Silva, Rodrigo Cardoso
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Programa
Resumo
O presente artigo investiga as contribuições da pesquisa sobre a ˜
detecção de ransomware malware usando inteligência artificial. As principais ˆ
motivações para isso estudo são a natureza destrutiva do ransomware, a di-
ficuldade de reverter uma infecção por ransomware, e como ˜ e importante de- ´
tecá-lo antes de infectar um sistema. O aprendizado de máquina esta chegando ´
na vanguarda do combate ao ransomware, então tentamos identificar pontos ˜
fracos na maquina abordagens de aprendizagem e como elas podem ser fortale- ´
cidas. A ameaça representada pelo ransomware e excepcionalmente alta, com ´
novas variantes e famílias continuamente sendo encontradas na internet e na
dark web. Recuperar-se de infecções por ransomware ˜ e difícil, dada a natureza
da criptografia usada por eles. A exploração de abordagens de aprendizado ˜
de maquina e aprendizado profundo quando se trata de detectar ransomware ´
e de grande interesse porque o aprendizado de máquina e o aprendizado pro- ´
fundo podem detectar ameaças de zero-day. Essas técnicas podem gerar mod- ´
elos preditivos que podem aprender o comportamento de ransomware e usar
esse conhecimento para detectar variantes e famílias que ainda não foram vis-
tas. Nesta pesquisa, revisamos estudos de pesquisa proeminentes que mostram
abordagens de aprendizado de maquina ou profundo para detectar ransomware ´
com o intuito de analisar se essas técnicas são viáveis.
Descrição
Palavras-chave
ransomware , inteligência artificial