Evaluación comparativa de arquitecturas de Deep Learning mediante modelos estadísticos para la detección de malware polimórfico en entornos empresariales

La capacidad del malware polimórfico para modificar continuamente su estructura interna sin alterar su comportamiento malicioso plantea un desafío para la ciberseguridad. Los mecanismos tradicionales de detección basados en firmas siguen mostrando limitaciones a la hora de identificar nuevas variant...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos

Autores principales:	Cruzado Puente de la Vega, Carlos Francisco, Rodriguez Baca, Liset Sulay
Otros Autores:	Lopez Gonzales, Javier Linkolk
Formato:	Tesis de pregrado
Lenguaje:	español
Publicado:	Universidad Peruana Unión 2026
Materias:	Evaluación comparativa Deep learning Modelos estadísticos
Acceso en línea:	Enlace permanente (DOI o Handle)
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