An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification

Teknolojideki ilerlemeler, güvenlik uzmanlarının sistem güvenliği sorunlarına sürekli olarak yeni yöntemler ve çözümler bulmasını zorunlu kılmıştır. Buna göre araştırılması gereken çözümlerin başında Siber Güvenlik geliyordu. Buradaki sorun, tehlikenin sürekli olarak mevcut olması ve değiştirilebilecek farklı formlarda olması, riski kamufle edebilmekte ve dolayısıyla koruma programını yanıltabilmektedir. Güvenlik sorunlarının tamamını kapsamak ve bunları toplu olarak çözecek bir çözüm bulmaya çalışmak imkansız bir görev olacağından, güvenlik sorunları geniş bir yelpazeye sahip olduğundan ve bunları tek seferde ele almak mümkün değildir. Bu nedenle her sorunu ayrı ayrı ele alıp ele almak daha doğru bir çözüm olacaktır. Kötü amaçlı yazılım, sistemleri geniş ölçüde etkileyen en eski güvenlik tehditlerinden biri olarak kabul edilir; kötü amaçlı yazılım çeşitleri çok sayıdadır; kötü amaçlı yazılım tehdidini kapsamak, güvenlik sorunlarının önemli bir yüzdesini kapsamak anlamına gelecektir; çünkü sorunların çoğu, kötü amaçlı uygulamaları yerleştirmek için kötü amaçlı yazılımlara bağlıdır. sistemin içinde. Üç farklı strateji uygulandı; amaç kötü amaçlı yazılımları tespit etmekti. Başlangıç, taşınabilir yürütülebilir dosyada bulunan başlık özelliklerinin kötü amaçlı yazılım tespitinin doğruluğu üzerindeki etkisini test etmeyi amaçlayan geleneksel Yapay Zeka ile oldu; bu konuyla ilgili üç stratejiden ikisi uygulandı. Elde edilen sonuçlar diğer benzer uygulamalara göre daha iyi performans göstermiştir. Uygulanan üçüncü strateji ise ilk kez uygulanan farklı ve yeni bir stratejiydi. Bu stratejinin temel amacı, sahte iyi bir sonuca yol açabilecek tüm küçük bütünlerin üstesinden gelmekti ve bu önemli bir konuydu. Veri seti dengesizliği ve boyutsallık laneti, elde edilen sonuçları etkileyebilecek bir engeldi. Bu yeni strateji bu engelleri aşmış ve daha önce uygulanan stratejilerden daha iyi performans göstermiştir. Strateji altuzay öğrenimiydi. Bu stratejiden uygulanan teknikler, Alt Uzay Destek Veri Açıklaması (SSVDD) ve Grafik Gömülü SSVDD idi; bunları uygulamadan önce, Tek Sınıf Sınıflandırma ve Destek Vektör Veri Açıklaması da test edildi; alt uzay öğreniminden elde edilen sonuçlar, daha önce uygulanan diğer tekniklerden elde edilen diğer sonuçlardan daha iyi performans gösterdi .