Analisis Ekstraksi Fitur dan Klasifikasi Data Keluarga Malware Menggunakan Convolutional Neural Network
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Malware merupakan perangkat lunak berbahaya yang dapat mengganggu kinerja dari suatu sistem, dan telah menjadi salah satu cyber threat yang perlu mendapat perhatian khusus. Semakin hari perkembangan malware semakin berbagai macam dan mengalami evolusi semakin canggih, sehingga mempunyai kemampuan untuk melindungi diri dari suatu acaman baik itu antivirus atau sistem pengamanan yang lain, Salah satu upaya awal yang dapat dilakukan adalah melakukan analisis terhadap malware – malware yang ada, analisis dalam hal ini merupakan suatu proses untuk melakukan identifikasi terhadap perilaku malware, mulai dari apa yang dilakukan, apa yang diinginkan, dan apa tujuan utama dari malware tersebut, deep learning yang merupakan cabang ilmu dari kecerdasan buatan untuk melakukan penelitian terhadap karakteristik malware, dengan melakukan analisis terhadap karakteristik dari suatu varian malware, seperti menggunakan metode klasifikasi diharapkan hal tersebut dapat memberikan referensi untuk pembuatan sistem pengamanan terhadap malware yang lebih baik. Pada penelitian yang akan dilakukan peneliti mencoba untuk melakukan analisis terhadap data malware yang diambil dari Canadian Institute for Cybersecurity. Dalam hasil analisis tersebut didapatkan hasil precission dan recal 75%.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.011 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it