The Technology of Dynamic Counteraction to Malware in Corporate Information Systems

У статті розроблено технологію динамічної протидії шкідливому програмному забезпеченню в корпоративних інформаційних системах, що базується на комбінованому підході машинного навчання (LightGBM) та сигнатурного YARA-аналізу. Експериментальне дослідження прототипу на 10 000 зразках підтвердило ефективність підходу: досягнуто показник детекції 96,8% при ROC-AUC 0,9987.The paper presents a dynamic malware counteraction technology for corporate information systems based on a combined approach of machine learning (LightGBM) and YARA signature analysis. Experimental evaluation on 10,000 samples confirmed the effectiveness of the prototype, achieving a 96.8% detection rate with ROC-AUC of 0.9987.

Institutions

Publication Details

Journal
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Published
2025-12-04
DOI
https://doi.org/10.5281/zenodo.17822476
Primary Topic
Cybersecurity and Information Systems
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

The Technology of Dynamic Counteraction to Malware in Corporate Information Systems

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Cybersecurity and Information Systems
article

The Technology of Dynamic Counteraction to Malware in Corporate Information Systems

article en

Abstract

У статті розроблено технологію динамічної протидії шкідливому програмному забезпеченню в корпоративних інформаційних системах, що базується на комбінованому підході машинного навчання (LightGBM) та сигнатурного YARA-аналізу. Експериментальне дослідження прототипу на 10 000 зразках підтвердило ефективність підходу: досягнуто показник детекції 96,8% при ROC-AUC 0,9987.The paper presents a dynamic malware counteraction technology for corporate information systems based on a combined approach of machine learning (LightGBM) and YARA signature analysis. Experimental evaluation on 10,000 samples confirmed the effectiveness of the prototype, achieving a 96.8% detection rate with ROC-AUC of 0.9987.

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Borys Grinchenko Kyiv Metropolitan University (UA)
Openalex Percentile: Top 38%
Cybersecurity and Information Systems
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.