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Detección de stealers vigilando archivos valiosos

Descripción del Articulo

El malware, particularmente los stealers, representa una amenaza significativa al robar credenciales, datos bancarios y otra información sensible, permitiendo a los ciberdelincuentes obtener ganancias o acceso a redes corporativas. Existen múltiples soluciones que intentan detectar y detener los pro...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Peña Andia, Victor Angelo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad de Ingeniería y tecnología
Repositorio:UTEC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utec.edu.pe:20.500.12815/418
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12815/418
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Prevención de Malware
Detección de anomalías
Seguridad informática
Delitos informáticos
Malware prevention
Anomaly detection
Computer security
Computer crimes
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02
Descripción
Sumario:El malware, particularmente los stealers, representa una amenaza significativa al robar credenciales, datos bancarios y otra información sensible, permitiendo a los ciberdelincuentes obtener ganancias o acceso a redes corporativas. Existen múltiples soluciones que intentan detectar y detener los problemas que estos programas maliciosos generan. Muchos de ellos usan diversas técnicas como Machine Learning (ML), heurísticas, etc. pero aún no se concentran en el problema de los stealers. Esta investigación propone una solución basada en la detección de accesos anómalos a archivos estratégicamente vigilados, lo que permite identificar el comportamiento de los stealers en tiempo real. Para ello, se desarrolló un agente con configuración flexible que monitorea los accesos a archivos valiosos y clasifica los eventos registrados como benignos o sospechosos. Esta solución se diseñó para operar en un entorno simplificado pero representativo, demostrando su efectividad como una nueva estrategia de defensa en profundidad. Para la implementación, se configuraron auditorías avanzadas en Windows 10 y se implementó un agente en Go que se suscribe a los eventos de seguridad del sistema operativo para detectar accesos no autorizados. Las pruebas incluyeron tanto stealers conocidos como nuevas variantes, validando la capacidad del agente para identificar amenazas emergentes. Los resultados muestran que la solución propuesta supera a los antivirus tradicionales, que a menudo no detectan estas amenazas modernas. Por ende, se ofrece una nueva capa de defensa eficaz, mejorando la seguridad frente a los stealers.
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