prikaz prve stranice dokumenta Sustav za otkrivanje zloćudnih programa uz pomoć strojnog učenja
No public access
master's thesis
Sustav za otkrivanje zloćudnih programa uz pomoć strojnog učenja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. urn:nbn:hr:168:360088
Novković, Bojan
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Novković, B. (2020). Sustav za otkrivanje zloćudnih programa uz pomoć strojnog učenja (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:360088

Novković, Bojan. "Sustav za otkrivanje zloćudnih programa uz pomoć strojnog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:360088

Novković, Bojan. "Sustav za otkrivanje zloćudnih programa uz pomoć strojnog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:360088

Novković, B. (2020). 'Sustav za otkrivanje zloćudnih programa uz pomoć strojnog učenja', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 23 June 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:360088

Novković B. Sustav za otkrivanje zloćudnih programa uz pomoć strojnog učenja [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2020 [cited 2024 June 23] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:360088

B. Novković, "Sustav za otkrivanje zloćudnih programa uz pomoć strojnog učenja", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:360088

Metadata
TitleSustav za otkrivanje zloćudnih programa uz pomoć strojnog učenja
Title (english)Malware detection system with machine learning
AuthorBojan Novković
MentorMarin Golub (mentor)
Committee memberMarin Golub (predsjednik povjerenstva)
Committee memberAnte Đerek (član povjerenstva)
Committee memberMarko Đurasević (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2020-07-08, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Nagli razvoj Interneta u zadnjem desetljeću doveo je do eksponencijalnog rasta zlonamjernih programa i napada koji je ozbiljno zaprijetio tradicionalnim tehnikama otkrivanja zlonamjernih programa. Pravovremeno otkrivanje često nije moguća zbog vrlo male ili nepostojeće sposobnosti otkrivanja novih, dosad neviđenih zlonamjernih programa i zbog neučinkovitih mehanizama distribucije znanja o novopronad̄enim zlonamjernim programima. Strojno učenje omogućuje učinkovito i precizno izvlačenje znanja iz velikog skupa podataka, a primijenjeno na područje otkrivanja zlonamjernih programa pokazuje bolje rezultate od tradicionalnih tehnika otkrivanja zlonamjernih programa. U sklopu ovog rada istražene su i programski ostvarene razne tehnike određivanja značajki iz izvršnih programa i metrike za kontinuiranu evaluaciju performansi modela strojnog učenja za otkrivanje zloćudnih programa.
Abstract (english)
The rapid rise of malicious executables poses a significant threat to traditional malware detection techniques. Real-time detection is often impossible due to the inability of recognizing new, previously unseen samples. Machine learning provides efficient and accurate information extraction from a large set of samples. The application of machine learning techniques for malware detection has yielded better results than traditional detection techniques. This paper gives an insight into the details of various feature extraction techniques used for executable programs and evaluates their performance using similarity based metrics suitable for continuous performance monitoring.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:360088
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-13 13:21:02