APPLICATION OF MACHINE LEARNING ALGORITHM IN THE ANALYSIS OF MALICIOUS SOFTWARE - Алпысбай, Гулбану; A. Bedelbayev,; O. Ussatova,; A. Zhumabekova,; Edzard Höfig, (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2023)
Быстрое развитие и широкое использование информационных технологий и Интернета имеют множество преимуществ, важно не игнорировать возникающие там негативные ситуации. Одной из таких негативных ситуаций является распространение и развитие вредоносных программ, приводящих к выходу из строя многих устройств и программного оборудования, разглашению конфиденциальной информации. Вредоносное ПО является средством для многих компьютерных атак и нарушений безопасности. Анализ вредоносных программ использует методы из нескольких различных областей, таких как анализ программ и сетевой анализ, для изучения вредоносных шаблонов, чтобы получить более глубокое понимание нескольких аспектов, включая их поведение и то, как они развиваются с течением времени. Ежедневное развитие вредоносных программных средств, увеличение типов и сложности их структуры значительно усложнили работу по их выявлению и классификации. По этой причине возрастает важность использования систем искусственного интеллекта, в том числе алгоритмов машинного обучения, в сфере защиты информации. Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая включает алгоритмы и процессы, которые «обучаются» и могут обобщать прошлые данные и идеи для прогнозирования будущих результатов. По сути, машинное обучение — это набор математических методов, реализованных в компьютерных системах, которые обеспечивают процесс получения информации, выявления закономерностей и вывода из данных. В статье анализируется тип вредоносного ПО в определенном формате и классифицируется с помощью алгоритма машинного обучения на основе конкретных выбранных признаков. Здесь очень важна роль отбора полученных признаков для обучения. Машинное обучение работает хорошо, когда входные данные хороши.