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Indicadores para la detección de ataques ransomware
Ist Teil von
RISTI : Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 2019-04 (E19), p.493-506
Ort / Verlag
Lousada: Associação Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informacao
Erscheinungsjahr
2019
Quelle
EZB Free E-Journals
Beschreibungen/Notizen
The growing number of devices sharing personal information and the privacy provided by cryptocurrencies have motivated the development of new attack vectors. [...]a proof- of-concept of an automatic learning model based on the filtered information is presented. Agradecimientos: La presente investigación es financiada por la Escuela Politécnica Nacional, dentro del proyecto interno Ransomware a gran escala por medio de Seguridad Cognitiva (2018), número PII-17-14. 1 Cuckoo Sandbox Book v2.0.6. https://cuckoo.sh/docs/ 2 RapidMiner. https://rapidminer.com/resource/state-deep-learning/ 3 Virus Total Free Online Virus, Malware and URL Scanner. https://www.virustotal.com/es/ 4 Talos Group - Comprehensive Threat Intelligence. https://www.talosintelligence.com/ Referencias Alam, M., Bhattacharya, S., Mukhopadhyay, D., & Chattopadhyay, A. (2018). Leveraging Machine Learning Techniques for Windows Ransomware Network Traffic Detection.