Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN
|
EL
| URI: | http://purl.tuc.gr/dl/dias/EAA789D2-8A85-490D-B404-083B60FDFBB6 | ||
| Έτος | 2020 | ||
| Τύπος | Διπλωματική Εργασία | ||
| Άδεια Χρήσης |
|
||
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Παναγιώτης Μπελλώνιας, "Ανίχνευση κακόβουλου λογισμικού μέσω μηχανικής μάθησης: αρχιτεκτονική διπλής εισόδου", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2020 https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.86343 | ||
| Εμφανίζεται στις Συλλογές |
Αυτή η εργασία αξιολογεί την αποδοτικότητα ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης με διπλή είσοδο για τον εντοπισμό κακόβουλου λογισμικού. Το μοντέλο που υλοποιήθηκε συγκρίνεται με άλλες δύο αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων για να εκτιμηθεί η αποτελεσματικότητά του. Το πρώτο νευρωνικό χρησιμοποιεί το εκτελέσιμο αρχείο σε μορφή εικόνας σαν είσοδο ενώ το δεύτερο εκμεταλλεύεται χαρακτηριστικά από τις κεφαλίδες του δείγματος. Το προτεινόμενο νευρωνικό δίκτυο, χρησιμοποιώντας και τις δύο μορφές πληροφορίας σαν είσοδο, έφερε καλύτερα αποτελέσματα σε σχέση με τα υπόλοιπα σημειώνοντας εμβαδό κάτω από την καμπύλη ίσο με 0.989. Επιπλέον, έγιναν πειράματα σύγκρισης της αρχιτεκτονικής με σύγχρονες εμπορικές λύσεις για τον εντοπισμό κακόβουλου λογισμικού, παρόλο που η εκπαίδευση έγινε με σχετικά περιορισμένα δεδομένα. Το προτεινόμενο νευρωνικό δίκτυο της εργασίας σημείωσε το τρίτο καλύτερο ποσοστό αληθώς θετικών δειγμάτων ίσο με 0.972. Με τη διπλωματική περιλαμβάνονται όλα τα εργαλεία και δεδομένα που απαιτούνται για την αναπαραγωγή του προτεινόμενου μοντέλου αλλά και των παραγόμενων αποτελεσμάτων. Η σημασία της διαθεσιμότητας των δεδομένων δεν μπορεί να αμεληθεί.
Copyright © DIAS 2013
