کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6883899 | 1444208 | 2018 | 30 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Early-stage malware prediction using recurrent neural networks
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی تروجان در مراحل اولیه با استفاده از شبکه های عصبی مجدد
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص بدافزار، تشخیص نفوذ، شبکه عصبی مکرر، فراگیری ماشین، یادگیری عمیق،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
In this paper we investigate the possibility of predicting whether or not an executable is malicious based on a short snapshot of behavioural data. We find that an ensemble of recurrent neural networks are able to predict whether an executable is malicious or benign within the first 5Â s of execution with 94% accuracy. This is the first time general types of malicious file have been predicted to be malicious during execution rather than using a complete activity log file post-execution, and enables cyber security endpoint protection to be advanced to use behavioural data for blocking malicious payloads rather than detecting them post-execution and having to repair the damage.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Security - Volume 77, August 2018, Pages 578-594
Journal: Computers & Security - Volume 77, August 2018, Pages 578-594
نویسندگان
Matilda Rhode, Pete Burnap, Kevin Jones,