Обнаружение и классификация вредоносного программного обеспечения в среде IoT с использованием методов глубокого обучения

Аннотация

В работе исследуются методы глубокого обучения для обнаружения и классификации вредоносного программного обеспечения (ПО) в средах Интернета вещей (IoT). Рассматриваются подходы с использованием сверточных и рекуррентных нейронных сетей для анализа статических и динамических характеристик файлов с целью выявления вредоносной активности. Предлагается разработка программного обеспечения, способного классифицировать файлы как вредоносные или легитимные, а также определять типы обнаруженного вредоносного ПО. Результаты работы могут найти применение в системах безопасности IoT для своевременного обнаружения и предотвращения распространения вредоносного ПО, защищая подключенные устройства и данные пользователей.