El ransomware es una seria amenaza para la seguridad cibernética, siendo conocido por su capacidad destructiva al cifrar datos de organizaciones y exigir rescates para su liberación. Esta tesis aborda la creciente sofisticación de estos ataques y propone un método de clasificación mediante algoritmos de Machine Learning con el objetivo de comprender mejor los archivos ransomware y mejorar la seguridad cibernética. Se seleccionó un dataset que incluye tanto muestras benignas como malignas de ransomware. Estos datos fueron sometidos a un análisis detallado para extraer características relevantes, como Machine, DebugSize, DebugRVA, MajorImageVersion, MajorOSVersion, ExportRVA, ExportSize, IatVRA, MajorLinkerVersion, MinorLinkerVersion, NumberOfSections, SizeOfStackReserve, DllCharacteristics, ResourceSize, con el objetivo de clasificarlos como 'Benign'. Posteriormente, el dataset s...