Một số phương pháp máy học trong phân tích mã độc

Tóm tắt báo cáo

Trong một thế giới mà công nghệ ngày càng phát triển, con người ngày càng sử dụng nhiều các thiết bị thông minh để làm việc và lưu trữ thông tin cá nhân. Trang web là một kênh quan trọng mà qua đó mọi người có thể nhận, lưu trữ thông tin và truy cập dịch vụ từ các nhà cung cấp. Sự phổ biến của các trang web làm cho nó trở thành mục tiêu mà các tin tặc nhắm đến. Vì vậy việc phát hiện trang web độc hại trở thành một vấn đề quan trọng và được nghiên cứu kĩ lưỡng trong các năm gần đây. Trong nghiên cứu này tôi đề xuất một phương pháp học đồ thị giải quyết vấn đề phát hiện mã JavaScript độc hại. Tập dữ liệu bao gồm khoảng 190 nghìn mẫu lành tính và độc hại. Kết quả thu được có độ chính xác khoảng 90%, đây là một kết quả khả quan. Đồng thời tôi cũng sử dụng thêm mô hình LSTM để so sánh kết quả.