Aprendizaje por defensa reactiva: el nuevo modelo de entrenamiento contra malware

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dc.contributor.authorRojas Villalobos, Bernal
dc.contributor.authorRodríguez Bravo, César
dc.date.accessioned2021-01-15T01:51:02Z
dc.date.available2021-01-15T01:51:02Z
dc.date.issued2021-01-14
dc.descriptionLOGOS > VOL. II NO. I > INVESTIGACIONESes_ES
dc.description.abstractEste artículo propone un nuevo método de defensa en ciberseguridad utilizando inteligencia artificial, que puede ser aplicado en diferentes entornos, desde equipos de escritorio (personales y empresariales), hasta equipos móviles (tabletas, laptops e incluso celulares). Los sistemas antimalware o antivirus tradicionales funcionan de manera determinística (es decir, basados en reglas), mientras que los cibercriminales aparecen con técnicas cada vez más creativas para burlar estos sistemas. En este artículo se propone el diseño de una arquitectura de inteligencia artificial capaz de detectar un código malicioso mediante aprendizaje automático, con la capacidad de identificar intentos creativos de burlar los sistemas de seguridad. Esta arquitectura se basa en el entrenamiento de dos inteligencias artificiales, una maliciosa o atacante (hacker) y otra defensiva. El entrenamiento de ambos modelos se realiza mediante aprendizaje por refuerzo con Q-Learning y redes neuronales convolucionales, respectivamente. La red neuronal atacante aprenderá mediante aprendizaje por refuerzo a ejecutar los métodos más utilizados por los hackers para burlar los sistemas antivirus o antimalware, mientras que el modelo defensor hará uso de Deep Learning para convertir los archivos binarios maliciosos en imágenes, y así poder entrenarse para identificar los patrones del malware y cualquier otra variante generada por el atacante.es_ES
dc.description.sponsorshipCon el patrocinio de Fondo California 49es_ES
dc.description.sponsorshipurihttps://www.california49.orges_ES
dc.identifier.citationRojas Villalobos, B. y Rodríguez Bravo, C. (2021). Aprendizaje por defensa reactiva: el nuevo modelo de entrenamiento contra malware. LOGOS, 2 (1): 52-67es_ES
dc.identifier.issn2215-5910
dc.identifier.urihttps://dspace.ulead.ac.cr/handle/123456789/130
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherLEAD Universityes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectCIBERSEGURIDADes_ES
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes_ES
dc.subjectAGENTES INTELIGENTESes_ES
dc.subjectANTIVIRUSes_ES
dc.subjectCAPTURA LA BANDERAes_ES
dc.titleAprendizaje por defensa reactiva: el nuevo modelo de entrenamiento contra malwarees_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES

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