Image-Based Techniques and Ensemble Soft Voting for Malware Classification

arXiv cs.CR · 23 sept, 06:00

Investigación sobre clasificación de familias de malware mediante técnicas de aprendizaje automático que convierten binarios maliciosos en imágenes y aplican extracción de características con métodos tradicionales y redes neuronales profundas. Un ensemble con soft voting de quince clasificadores alcanza el 80,2% de precisión, mejorando significativamente el mejor modelo individual gracias a la complementariedad de las representaciones de características.