OBJETIVO GENERAL

Diseñar un modelo de detección y prevención de Ransomware, mediante la identificación de patrones y comportamientos sospechosos a través de herramientas que interpretan, aprenden y procesan la inteligencia de seguridad.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

  • Recolectar datos a gran escala estructurados y no estructurados para analizar su comportamiento utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
  • Evaluar los patrones de comportamiento de Ransomware en grandes volúmenes de datos.
  • Utilizar algoritmos de aprendizaje automático para desarrollar un nuevo modelo de detección y prevención que brinde seguridad informática a las instituciones públicas.

RESULTADOS

Publicaciones
  • A survey on situational awareness of ransomware attacks-detection and prevention parameters

        Remote sensing

        https://www.mdpi.com/2072-4292/11/10/1168

  • Dataset de Ransomware basado en análisis dinámico

        Revista Ibérica de Sistemas y Tecnologías de Información RISTI

        http://risti.xyz/issues/ristie23.pdf

  • Indicadores para la detección de ataques Ransomware

        Revista Ibérica de Sistemas y Tecnologías de Información RISTI

        https://search.proquest.com/openview/841aa93ba3c3df451268e843ef187b70/1?pq-origsite=gscholar&cbl=1006393

Presentaciones en eventos internacionales
Título de la ponencia Dataset de Ransomware basado en análisis dinámico
Nombre del evento  I Congreso de Ciencia de la Computación, Electrónica e Industrial, CSEI 2019. Congreso Internacional SCOPUS
País - Ciudad Ecuador, Ambato
Proyectos de titulación
Título del proyecto de titulación Análisis de correlación automática para detección y respuesta de ataques ransomware en ambiente de pruebas
Nombre del tutor Hernández Álvarez Myriam Beatriz, Ph.D.
Nombre del estudiante Bazante Veloz Freddy Daniel
Estado Finalizado

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