Mesterséges Intelligencia - Malware detektálás neurális hálózatokkal
Elmentve itt :
| Szerző: | |
|---|---|
| További közreműködők: | |
| Dokumentumtípus: | Diplomadolgozat |
| Kulcsszavak: | malware mesterséges intelligencia modell neurális hálózatok statikus elemzés |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/28882 |
MARC
| LEADER | 00000nta a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | dolg28882 | ||
| 005 | 20210301132940.0 | ||
| 008 | 210301suuuu hu om 000 hun d | ||
| 040 | |a BGE Dolgozattár Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a hu | ||
| 100 | 1 | |a Barkó Zoltán Péter | |
| 245 | 1 | 0 | |a Mesterséges Intelligencia - Malware detektálás neurális hálózatokkal |c Barkó Zoltán Péter |h [elektronikus dokumentum] |
| 520 | 3 | |a A mai társadalomban egyre nagyobb szerep jut az informatikának és a világhálónak. Az internetes forgalom növekedése és a felhasználói élmény folyamatos fejlesztése amellett, hogy elképesztő mennyiségű, feldolgozandó adatot generál, számos adat- és információbiztonsági kockázattal is jár. Az IT biztonság egyik fontos kihívása napjainkban az ún. botok által terjesztett rosszindulatú programok minél nagyobb százalékban történő felismerése, még mielőtt azok kárt okoznak vagy érzékeny adatokat továbbítanak illetéktelenek részére a célzott szervezet vagy felhasználó informatikai rendszeréből. Szakdolgozatomban a számomra két legizgalmasabb informatikai témakört, a malware elemzést és a mesterséges intelligenciát párosítom. Mesterséges neurális hálózatot használok a malware minták felismerésére, és így kísérlem meg szemléltetni a talán piacvezető gyártók által is kutatott és alkalmazott megoldások alapjait képező modellcsaládot „kicsiben” egy saját python nyelven írt példaprogramon keresztül. Dolgozatomban röviden ismertetem e két tudományterület alapfogalmait, technikáit. Bemutatom a felhasznált adathalmaz jellemzőit, az adatelőkészítés folyamatát. Részletezem a detektáló program elkészítéséhez felhasznált technológiákat, a program forráskódját, működését, majd értékelem a kapott eredményeket. A terjedelmi korlátok figyelembe vételével windows rendszereken futtatható, rosszindulatú „portable executable” állományok detektálására fókuszálok, de a bemutatott módszerek a megfelelő módosításokkal véleményem szerint más fájltípusok és független változók esetében is alkalmazhatóak. | |
| 695 | |a malware | ||
| 695 | |a mesterséges intelligencia | ||
| 695 | |a modell | ||
| 695 | |a neurális hálózatok | ||
| 695 | |a statikus elemzés | ||
| 700 | 1 | |a Bencsik Balázs |e ths | |
| 700 | 1 | |a Kovács Dr Endre |e ths | |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/28882/1/szakdolgozat_barko_zoltan.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/28882/2/BA_TO_barko_zoltan_nodkbw.pdf |z Dokumentum-elérés |