Malware detection using machine learning: a double input architectureMalware detection using machine learning: a double input architectureΑνίχνευση κακόβουλου λογισμικού μέσω μηχανικής μάθησης: αρχιτεκτονική διπλής εισόδου Διπλωματική Εργασία Diploma Work 2020-07-292020enThis dissertation evaluates the effectiveness of a double input architecture of a machine learning model on malware detection. The model developed is compared to two different neural network architectures to highlight its effectiveness. The first one uses an image representation of the executable file as an input and the second one utilizes only features from the headers of the file. The implemented neural network, using both inputs, outperformed its contestants with an area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) equal to 0.989. Furthermore, state-of-the-art antivirus products were compared to the proposed architecture, even though the latter was trained with a relatively limited dataset. The proposed neural network of this work was placed third with a True Positive Rate of 0.972. Complete sources are provided for reproducing the proposed model and the derived results. The importance of large dataset availability in such domains should not be overlooked.Αυτή η εργασία αξιολογεί την αποδοτικότητα ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης με διπλή είσοδο για τον εντοπισμό κακόβουλου λογισμικού. Το μοντέλο που υλοποιήθηκε συγκρίνεται με άλλες δύο αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων για να εκτιμηθεί η αποτελεσματικότητά του. Το πρώτο νευρωνικό χρησιμοποιεί το εκτελέσιμο αρχείο σε μορφή εικόνας σαν είσοδο ενώ το δεύτερο εκμεταλλεύεται χαρακτηριστικά από τις κεφαλίδες του δείγματος. Το προτεινόμενο νευρωνικό δίκτυο, χρησιμοποιώντας και τις δύο μορφές πληροφορίας σαν είσοδο, έφερε καλύτερα αποτελέσματα σε σχέση με τα υπόλοιπα σημειώνοντας εμβαδό κάτω από την καμπύλη ίσο με 0.989. Επιπλέον, έγιναν πειράματα σύγκρισης της αρχιτεκτονικής με σύγχρονες εμπορικές λύσεις για τον εντοπισμό κακόβουλου λογισμικού, παρόλο που η εκπαίδευση έγινε με σχετικά περιορισμένα δεδομένα. Το προτεινόμενο νευρωνικό δίκτυο της εργασίας σημείωσε το τρίτο καλύτερο ποσοστό αληθώς θετικών δειγμάτων ίσο με 0.972. Με τη διπλωματική περιλαμβάνονται όλα τα εργαλεία και δεδομένα που απαιτούνται για την αναπαραγωγή του προτεινόμενου μοντέλου αλλά και των παραγόμενων αποτελεσμάτων. Η σημασία της διαθεσιμότητας των δεδομένων δεν μπορεί να αμεληθεί.http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Πολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών ΥπολογιστώνBellonias_Panagiotis_Dip_2020.pdfChania [Greece]Library of TUC2020-07-29application/pdf3.8 MBembargo Bellonias Panagiotis Μπελλωνιας Παναγιωτης Bletsas Aggelos Μπλετσας Αγγελος Lagoudakis Michail Λαγουδακης Μιχαηλ Κάτος, Βασίλειος Αν Πολυτεχνείο Κρήτης Technical University of Crete Κακόβουλο Λογισμικό Κυβερνοασφάλεια Μηχανική μάθηση Machine learning Cyber security Malware