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
- Borys Grinchenko Kyiv Metropolitan University (UA)
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