Uso de fuzzy hashing y aprendizaje profundo para detección de malware

Las amenazas de seguridad cibernética de hoy continúan encontrando formas de volar y permanecer bajo el radar. Los ciberdelincuentes utilizan malware polimórfico porque un ligero cambio en el código binario o script podría permitir que dichas amenazas eviten la detección por parte del software antivirus tradicional.

Propongo un nuevo enfoque que combina el aprendizaje profundo con el hash difuso. Este enfoque utiliza hashes difusos como entrada para identificar similitudes entre archivos y determinar si una muestra es maliciosa o no.