prikaz prve stranice dokumenta Klasifikacija zloćudnih programa primjenom dubokog učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Klasifikacija zloćudnih programa primjenom dubokog učenja
2019. urn:nbn:hr:168:332368
Brajdić, Ivona
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Brajdić, I. (2019). Klasifikacija zloćudnih programa primjenom dubokog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:332368

Brajdić, Ivona. "Klasifikacija zloćudnih programa primjenom dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:332368

Brajdić, Ivona. "Klasifikacija zloćudnih programa primjenom dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:332368

Brajdić, I. (2019). 'Klasifikacija zloćudnih programa primjenom dubokog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 18.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:332368

Brajdić I. Klasifikacija zloćudnih programa primjenom dubokog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 18.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:332368

I. Brajdić, "Klasifikacija zloćudnih programa primjenom dubokog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:332368

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:332368
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovKlasifikacija zloćudnih programa primjenom dubokog učenja
Naslov (engleski)Malware Classification Based on Deep Learning
AutorIvona Brajdić
MentorZoran Kalafatić (mentor)
Član povjerenstvaZoran Kalafatić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Hrkać (član povjerenstva)
Član povjerenstvaStjepan Groš (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-11, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Zloćudni programi problem su svakog korisnika Interneta, a sve su brojniji i mogu izazvati veliku štetu. Godišnje se otkriju stotine milijuna novih varijanti zloćudnih programa, a praćenje istih postaje sve kompliciranije. Međutim, nove varijante zloćudnih programa najvećim dijelom nastaju kao manje modifikacije već poznatih programa. Napadači tako pokušavaju izbjeći njihovu detekciju uz jednaku funkcionalnost. Zbog toga se pojavila potreba svrstavanja zloćudnih programa u obitelji, odnosno grupe programa čija je funkcionalnost međusobno jednaka, no datoteke su naizgled različite. Ovaj rad bavi se problematikom svrstavanja zloćudnih programa u obitelji, primjenom vizualizacije njihovog binarnog koda te klasifikacijom dobivenih slika konvolucijskom neuronskom mrežom. Istražuju se prednosti i nedostaci ovakvog pristupa kroz implementaciju vizualizacije i klasifikacije te evaluaciju klasifikatora.
Sažetak (engleski)
Nearly every Internet user has come across a malicious program at least once. Malware can cause financial damage and invade people's privacy. Research has shown that hundreds of millions of new malware variants are discovered each year and detecting them is becoming more complicated. However, most of these new variants are just modifications of existing malicious programs. Attackers modify malware in order to avoid detection, which results in many seemingly different files that have the same behaviour. In order to be effective in analyzing and classifying these files, we should be able to group them and identify their respective families. This thesis discusses the method of malware binary visualization following with a convolutional neural network that predicts the family to which the malware belongs.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:332368
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2020-01-07 16:58:47