Técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la SI : un enfoque actual
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Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Estudios de Posgrado
Resumen
Hoy en día es sabido que los diseñadores de tecnologías para prevenir ataques informáticos están en constante batalla contra los atacantes. Esto se debe a que las técnicas utilizadas por estos últimos se complejizan y mejoran muchas veces más rápido que las soluciones. Es un aporte interesante estudiar cómo aplicar inteligencia artificial para reducir los tiempos entre el ataque y la detección. El objetivo de este trabajo final de Maestría es proponer un tipo de red neuronal basada en grafos que permita la detección de malware. Así también, se realizará un estudio de tipo descriptivo: se analizarán los tipos y las características de las distintas soluciones existentes. Tanto basadas en el análisis dinámico como en enfoques de Deep learning.
Descripción
Fil: Moriello, Khalil Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.
Fil: Scolnik, Hugo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.
Fil: Scolnik, Hugo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.
Palabras clave
Seguridad informática, Ciberseguridad, Detección de malware, Redes neuronales, Deep learning
