Метод виявлення шкідливого коду з використанням технологій інтелектуального аналізу даних - Смирнов, Л. М. (My University, 2019)
Шкідливі програми (malware) стають все більш і більш складними. Сучасні віруси мають здатність мутувати, змінюватися в процесі життєдіяльності, що призводить до зростання кількості варіантів шкідливих програм. Традиційні підходи, засновані на пошуку сигнатур файлів перестають бути ефективними. На зміну приходить автоматизація аналізу файлів для виявлення підозрілих файлів. Метою атестаційної роботи є дослідженню методів машинного навчання для завдання виявлення шкідливих програм PE формату для ОС Windows і побудови додатку на основі машинного навчання, здатного з високою точністю детектувати шкідливий код до його виконання. А саме, проводиться: - Дослідження існуючих підходів до статичного аналізу PE файлів - Відбір значущих для аналізу атрибут PE файлів - Порівняння алгоритмів машинного навчання для даного завдання
Keywords: шкідливе ПЗ; уразливості; машинне навчання; антивірус; обфускація