APPLICATION OF MACHINE LEARNING ALGORITHM IN THE ANALYSIS OF MALICIOUS SOFTWARE

Авторы

  • G. Alpysbay КазНУ
  • A. Bedelbayev
  • O. Ussatova
  • A. Zhumabekova
  • Edzard Höfig

DOI:

https://doi.org/10.32014/2023.2518-1726.181

Ключевые слова:

информационная безопасность, анализ вредоносных программ, машинное обучение, выбор признаков, kNN.

Аннотация

Быстрое развитие и широкое использование информационных технологий и Интернета имеют множество преимуществ, важно не игнорировать возникающие там негативные ситуации. Одной из таких негативных ситуаций является распространение и развитие вредоносных программ, приводящих к выходу из строя многих устройств и программного оборудования, разглашению конфиденциальной информации. Вредоносное ПО является средством для многих компьютерных атак и нарушений безопасности. Анализ вредоносных программ использует методы из нескольких различных областей, таких как анализ программ и сетевой анализ, для изучения вредоносных шаблонов, чтобы получить более глубокое понимание нескольких аспектов, включая их поведение и то, как они развиваются с течением времени. Ежедневное развитие вредоносных программных средств, увеличение типов и сложности их структуры значительно усложнили работу по их выявлению и классификации. По этой причине возрастает важность использования систем искусственного интеллекта, в том числе алгоритмов машинного обучения, в сфере защиты информации. Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая включает алгоритмы и процессы, которые «обучаются» и могут обобщать прошлые данные и идеи для прогнозирования будущих результатов. По сути, машинное обучение — это набор математических методов, реализованных в компьютерных системах, которые обеспечивают процесс получения информации, выявления закономерностей и вывода из данных. В статье анализируется тип вредоносного ПО в определенном формате и классифицируется с помощью алгоритма машинного обучения на основе конкретных выбранных признаков. Здесь очень важна роль отбора полученных признаков для обучения. Машинное обучение работает хорошо, когда входные данные хороши.

Загрузки

Опубликован

2023-06-30

Как цитировать

Алпысбай, Г., A. Bedelbayev, O. Ussatova, A. Zhumabekova, & Edzard Höfig. (2023). APPLICATION OF MACHINE LEARNING ALGORITHM IN THE ANALYSIS OF MALICIOUS SOFTWARE. Доклады НАН РК. Физико-математическая серия, (2), 21–31. https://doi.org/10.32014/2023.2518-1726.181