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

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

LOGOS > VOL. II NO. I > INVESTIGACIONES

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Main Authors: Rojas Villalobos, Bernal, Rodríguez Bravo, César
Format: info:eu-repo/semantics/article biblioteca
Language:Spanish / Castilian
Published: LEAD University 2021-01-14
Subjects:CIBERSEGURIDAD, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, AGENTES INTELIGENTES, ANTIVIRUS, CAPTURA LA BANDERA,
Online Access:http://dspace.ulead.ac.cr/repositorio/handle/123456789/130
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spelling dig-ulead-cr-123456789-1302021-01-15T21:41:05Z Aprendizaje por defensa reactiva: el nuevo modelo de entrenamiento contra malware Rojas Villalobos, Bernal Rodríguez Bravo, César CIBERSEGURIDAD INTELIGENCIA ARTIFICIAL AGENTES INTELIGENTES ANTIVIRUS CAPTURA LA BANDERA LOGOS > VOL. II NO. I > INVESTIGACIONES Este 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. Con el patrocinio de Fondo California 49 https://www.california49.org 2021-01-15T01:51:02Z 2021-01-15T01:51:02Z 2021-01-14 info:eu-repo/semantics/article Rojas Villalobos, B. y Rodríguez Bravo, C. (2021). Aprendizaje por defensa reactiva: el nuevo modelo de entrenamiento contra malware. LOGOS, 2 (1): 52-67 2215-5910 http://dspace.ulead.ac.cr/repositorio/handle/123456789/130 es Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ LEAD University
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