Most Recent Malicious Software Datasets and Machine Learning Detection Techniques: A Review

الملخص

مقدمة:

في سياق الأمن السيبراني ، أصبح من الضروري مراقبة الأنظمة وتحليل البيانات للحفاظ على أمن البيانات وسلامتها. في الآونة الأخيرة ، أصبح من المهم إنشاء نظام لتحليل البيانات وتصنيفها ، بهدف منع أي برامج ضارة مثل البرامج الضارة.

طرق العمل:

تم استخدام أحدث مجموعة بيانات للبرامج الضارة وتقنيات التعلم الآلي الحديثة للكشف عن البرامج الضارة ، بناءً على اختيار الميزات الديناميكية.

الاستنتاجات:

أدت الزيادة المستمرة في عدد وأنواع الهجمات إلى توسع هائل في متغيرات عينات البرامج الضارة. لذلك ، يجب تصنيف البرامج الضارة إلى مجموعات وفقًا لسلوكها وتأثيرها وخصائصها. بالنظر إلى حقيقة أن البحث والتدريب عنصران أساسيان للأمن السيبراني ، فإن تغيير الطبيعة باستمرار يشكل تحديًا كبيرًا. تهدف هذه الدراسة بشكل أساسي إلى توضيح أحدث مجموعة بيانات للبرامج الضارة وتقنيات التعلم الآلي الحديثة للكشف عن البرامج الضارة ، بناءً على اختيار الميزات الديناميكية