Detección y clasificación de zero-day malware a través de data mining y machine learning (Record no. 57300)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03213nam a2200265 a 4500
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control AR-LpUFIB
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20250311170507.0
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 230201s2020 ag a om 000 0 spa d
024 8# - Otro identificador estandar
Número estándar o código DIF-M8233
-- 8453
-- DIF007526
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen AR-LpUFIB
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor AR-LpUFIB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Recordon, Augusto
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Detección y clasificación de zero-day malware a través de data mining y machine learning
260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC.
Fecha de publicación, distribución, etc. 2020
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 archivo (6,2 MB) :
Otras características físicas il. col.
502 ## - NOTA DE TESIS
Nota de tesis Tesina (Licenciatura en Sistemas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2020.
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Resumen -- 1. Introducción -- I Marco Teórico -- 2. Visión Histórica -- 2.1. Los riesgos inherentes de la tecnología -- 2.2. Los Ataques Informáticos y el Ciberdelito -- 2.3. Los avances en Inteligencia Artificial -- 2.3.1. Gran capacidad de almacenamiento -- 2.3.2. Alto poder de procesamiento -- 2.3.3. Software requerido -- 2.4. Resumen -- 3. Conceptos de Seguridad Informática -- 3.1. Hackers -- 3.2. Malware -- 3.2.1. Tipos de Malware -- 3.3. Métodos de detección -- 3.3.1. Análisis estático -- 3.3.2. Análisis dinámico -- 3.3.3. Signature-based vs behavior-based -- 3.3.4. La necesidad de Machine Learning -- 3.4. Resumen -- 4. Data Mining y Tratamiento de los Datos -- 4.1. El proceso del Data Mining -- 4.2. Obtención de los datos -- 4.2.1. Tipos de datos -- 4.3. Preprocesamiento de Datos -- 4.4. Selección e ingeniería de atributos -- 4.4.1. Ingeniería de atributos en datos categóricos -- 4.4.2. Normalización de atributos -- 4.4.3. Selección de atributos -- 4.5. Visualización de los datos -- 4.6. Resumen -- 5. Conceptos de Machine Learning -- 5.1. Definición -- 5.2. Surgimiento del Machine Learning -- 5.3. Etapas del proceso de Machine Learning -- 5.4. El conjunto de datos -- 5.5. Tipos de estimación -- 5.5.1. Predicciones -- 5.5.2. Inferencias -- 5.6. Métodos de estimación de f -- 5.6.1. Método paramétrico -- 5.6.2. Método no paramétrico -- 5.7. El balance entre precisión e interpretabilidad -- 5.8. Evaluación de la precisión de un modelo -- 5.8.1. Calidad del ajuste (Quality of fit) -- 5.8.2. Calidad de ajuste en clasificación -- 5.8.3. Overfitting y Underfitting -- 5.8.4. Balance entre sesgo y varianza -- 5.9. Clasificación de los métodos de aprendizaje -- 5.10. Categorización de los métodos de aprendizaje -- 5.11. Resumen -- 6. Modelos de Clasificación -- 6.1. Logistic Regression -- 6.2. k-Nearest Neighbors -- 6.3. Naıve Bayes -- 6.4. Support Vector Machines -- 6.5. Decisión Trees -- 6.6. Métodos de ensamble -- 6.6.1. Random Forest -- 6.6.2. XGBoost -- 6.7. Redes Neuronales Artificiales y Redes Neuronales Profundas -- 6.8. Evaluación de modelos de clasificación -- 6.8.1. Matriz de confusión -- 6.8.2. Receiver Operating Characteristic Curve -- 6.9. Resumen
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada MINERÍA DE DATOS
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada REDES NEURONALES
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada SEGURIDAD INFORMÁTICA
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Ruiz Díaz, Silvia
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Pons, Claudia Fabiana ,
-- Director/a
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href=" http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2229"> http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2229</a>
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Tesis de posgrado
Holdings
Estado de retiro Estado de pérdida Estado dañado Disponibilidad Biblioteca permanente Biblioteca actual Fecha de adquisición Número de inventario Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha Colección Identificador Uniforme del Recurso
      Préstamo a domicilio Biblioteca de la Facultad de Informática Biblioteca de la Facultad de Informática 11/03/2025 DIF-04927   TES 20/51 DIF-04927 11/03/2025 11/03/2025 Tesis de posgrado    
      Recurso en Línea Biblioteca de la Facultad de Informática Biblioteca de la Facultad de Informática 11/03/2025         11/03/2025 11/03/2025 Tesis de posgrado Biblioteca digital http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/117193
      Recurso en Línea Biblioteca de la Facultad de Informática Biblioteca de la Facultad de Informática 11/03/2025         11/03/2025 11/03/2025 Tesis de posgrado Biblioteca digital http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2229