Detección de ransomware en blockchains

Abstract

El ransomware es un código malicioso que bloquea el acceso a los datos de un dispositivo, exigiendo un rescate para permitir el acceso nuevamente. El rescate suele pagarse en Bitcoin. Según el FBI, a fines de 2015, las víctimas habían pagado US$27 millones en rescates a los atacantes. A partir de este problema, surgen sistemas para la detección de ransomware conocido y desconocido, utilizando el modelo topológico del análisis de datos, y técnicas de minerías de datos como Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Regresión logistica, KNN y Análisis Discriminante lineal (LDA), Naive Bayes (NB), árboles de decisión (CART), Bagging (BGC), Ascenso de gradiente (GGC), entre otros. A partir del estudio de estas herrramientas de aprendizaje automático se profundiza en la implementación y análisis de las redes neuronales para aprender a reconocer patrones y comportamientos comunes en las transacciones de Bitcoin.