El curioso caso del aprendizaje automático en la detección de malware

En este artículo, sostenemos que detectar ataques de malware en la naturaleza es un desafío único para las técnicas de aprendizaje automático. Dada la tendencia actual en el desarrollo de malware y el aumento de ataques de malware no convencionales, esperamos que el análisis dinámico de malware sea el futuro para los sistemas de detección y prevención de antimalware. Se presenta una revisión exhaustiva del aprendizaje automático para la detección de malware. Luego, discutimos cómo la detección de malware en la naturaleza presenta desafíos únicos para las técnicas actuales de aprendizaje automático de última generación. Definimos tres problemas críticos que limitan el éxito de los detectores de malware impulsados por aprendizaje automático en la naturaleza. A continuación, discutimos posibles soluciones a estos desafíos y presentamos los requisitos de la detección de malware de próxima generación. Finalmente, esbozamos direcciones de investigación potenciales en aprendizaje automático para la detección de malware.