title: Detection of crypto-ransomware based on static and dynamic analysis using machine learning methods
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Погожев Сергей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Pogozev Sergej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Риттер Герман Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ritter German Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:49:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:49:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 068789
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40159
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Последние несколько лет все большее внимание злоумышленников привлекает относительно новый класс вредоносного программного обеспечения – вымогатели-шифровальщики. Будучи запущенной на компьютере жертвы, программа шифрует файлы пользователя, а за восстановление доступа к ним вымогатели требуют выкуп.
  Все чаще целью атак злоумышленников становятся крупные организации. Сами вымогатели при этом стали использовать тактику двойного выкупа, требуя деньги как за расшифровку файлов, так и за удаление украденных злоумышленниками данных с целью не допустить публикацию конфиденциальных сведений.
  К решению проблемы подключились многие компании, работающие в сфере обеспечения информационной безопасности. Во многих современных антивирусных решениях можно обнаружить защиту от вымогательского ПО. Однако не стоят на месте и злоумышленники, использующие различные техники для маскировки вредоносной активности. Таким образом, актуальной стала задача обнаружения данного класса вредоносного ПО.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Over the past few years, a relatively new class of malicious software - crypto-ransomware - has attracted more and more attention of adversaries. When running on the victim's computer, the program encrypts the user's files and demands a ransom for restoring access to them. 
  Increasingly, large organizations are becoming the target of malicious attacks. At the same time, the attackers themselves began to use the tactics of double ransom, demanding money both for decrypting files and for deleting data stolen by attackers in order to prevent the publication of confidential information. 
  Many information security companies have joined in solving the problem. In many modern antivirus solutions, you can find protection against ransomware. However, attackers use various techniques to hide malicious activity and often update their TTPs (tactics, techniques and procedures). Thus, the task of detecting this class of malware has become urgent.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вымогательское по
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вредоносное по
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: случайный лес
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: детектирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ransomware
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: malware
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: random forest
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Detection of crypto-ransomware based on static and dynamic analysis using machine learning methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Обнаружение программ-шифровальщиков на основе статического и динамического анализа с использованием методов машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Ritter.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40159/2/VKR_Ritter.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 466,43 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Ritter_FIiIT.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40159/3/reviewSV_Otzyv_Ritter_FIiIT.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 111,2 kB
resources.filename: reviewSV_st068789_Ritter_German_Andreevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40159/4/reviewSV_st068789_Ritter_German_Andreevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,86 kB