Cybercrime is one of the major digital threats of this century. In particular, ransomware attacks have significantly increased, resulting in global damage costs of tens of billion dollars. In this paper, we train and test different Machine Learning and Deep Learning models for malware detection, malware classification and ransomware detection. We introduce a novel and flexible solution that combines two optimized models for malware and ransomware detection. Our results demonstrate some improvements both in terms of detection performances and flexibility. In particular, our combined models pave the way for easier future enhancements using specialized and thus interchangeable detection modules.


翻译:网络犯罪是本世纪的主要数字威胁之一。 特别是,赎金软件袭击大幅增加,导致全球损失成本达数百亿美元。 在本论文中,我们培训和测试了不同的机器学习和深学习模式,用于恶意软件检测、恶意软件分类和赎金软件检测。我们引入了一种新颖而灵活的解决方案,将两种最佳的恶意软件和赎金软件检测模式结合起来。我们的结果显示,在检测性能和灵活性两方面都取得了一些改进。特别是,我们的综合模型为利用专门和可互换的检测模块来更方便地改进未来工作铺平了道路。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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