ML и ВПО

Машинное (глубокое) обучение в поиске вредоносного ПО:

Вредоносное ПО стало серьезной угрозой для конечных пользователей, предприятий и правительств, что привело к финансовым потерям в миллиарды долларов. Киберпреступники обнаружили, что вредоносное ПО является прибыльным бизнесом из-за его развивающихся возможностей и способности нацеливаться на различные платформы, такие как ПК, мобильные устройства, IoT и облачные платформы. В то время как предыдущие исследования изучали обнаружение вредоносного ПО на основе одной платформы, ни одно из существующих исследований не рассматривало обнаружение вредоносного ПО на различных платформах с использованием методов машинного обучения (МО). С ростом вредоносного ПО на ПК или ноутбуках мобильные устройства и системы IoT теперь подвергаются атакам, что представляет значительную угрозу для облачных сред. Поэтому для противодействия этой развивающейся угрозе необходимо понимание механизмов обнаружения вредоносного ПО и защиты на основе платформы. Чтобы заполнить этот пробел и мотивировать дальнейшие исследования, мы представляем обширный обзор обнаружения вредоносного ПО с использованием методов МО в отношении ПК, мобильных устройств, IoT и облачных платформ. Эта статья начинается с обзора вредоносного ПО, включая его определение, основные типы, анализ и функции. В нем представлен всесторонний обзор обнаружения вредоносных программ на основе машинного обучения из недавней литературы, включая журнальные статьи, материалы конференций и онлайн-ресурсы, опубликованные с 2017 года. Это исследование также дает представление о текущих проблемах и намечает будущие направления для разработки адаптивных кросс-платформенных методов обнаружения вредоносных программ. Это исследование имеет решающее значение для понимания меняющегося ландшафта угроз и разработки надежных стратегий обнаружения. - A Survey on ML Techniques for Multi-Platform Malware Detection: Securing PC, Mobile Devices, IoT, and Cloud Environments