Ciberseguridad

Melisa García Peña,Andrés Navarro Cadavid,José Luis Osorio Quintero,Christian Camilo Urcuqui López · Editorial Universidad Icesi

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Reseña del libro

La creatividad y la creciente capacidad tecnológica de los cibercriminales hacen que garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información sea una tarea cada vez más compleja. Las metodologías tradicionales, como los sistemas determinísticos basados en perfiles y firmas, y los análisis descriptivos y diagnósticos, ya no son suficientes, por lo que es necesario probar con técnicas más complejas. En este libro, a partir de experiencias y experimentos precisos, se ... Ver más Ocultar La creatividad y la creciente capacidad tecnológica de los cibercriminales hacen que garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información sea una tarea cada vez más compleja. Las metodologías tradicionales, como los sistemas determinísticos basados en perfiles y firmas, y los análisis descriptivos y diagnósticos, ya no son suficientes, por lo que es necesario probar con técnicas más complejas. En este libro, a partir de experiencias y experimentos precisos, se propone un procedimiento base para la construcción de un framework, con las actividades necesarias para el entrenamiento y la evaluación de modelos de machine learning, útil para: detectar malware en dispositivos con sistema operativo Android e identificar a priori aplicaciones web maliciosas. La creatividad y la creciente capacidad tecnológica de los cibercriminales hacen que garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información sea una tarea cada vez más compleja. Las metodologías tradicionales, como los sistemas determinísticos basados en perfiles y firmas, y los análisis descriptivos y diagnósticos, ya no son suficientes, por lo que es necesario probar con técnicas más complejas. En este libro, a partir de experiencias y experimentos precisos, se propone un procedimiento base para la construcción de un framework, con las actividades necesarias para el entrenamiento y la evaluación de modelos de machine learning, útil para: detectar malware en dispositivos con sistema operativo Android e identificar a priori aplicaciones web maliciosas.

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