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Early-Stage Ransomware Detection Based on Pre-attack Internal API Calls

Carminati B.;Ferrari E.
2023-01-01
2023
2023
2023
AA.VV.
Janusz Kacprzyk
Lecture Notes in Networks and Systems
654 LNNS
417
429
13
9783031284502
9783031284519
37th International Conference on Advanced Information Networking and Applications, AINA 2023
Juiz de Fora
29 March 2023 through 31 March 2023
contributo
2-s2.0-85151047194
Ransomware attacks have become one of the main cyber threats to companies and individuals. In recent years, different approaches have been proposed to mitigate such attacks by analyzing ransomware behavior during the infection and post-infection phases. However, few works focused on early-stage ransomware detection. The analysis of recent ransomware has shown that they are designed to perform sensing activities to evade detection by known anti-viruses and anti-malware software. This paper proposes an early-stage ransomware detector based on a neural network model for multi-class classification. Our model achieves 80.00% accuracy on our dataset and 93.00% on another state-of-the-art dataset [10]. We show that our model performs better than the state-of-the-art approaches, especially on a challenging, large, and varied dataset we made publicly available.
no
Atti di Convegno::Relazione (in Volume)
none
273
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
4
Coglio, F.; Lekssays, A.; Carminati, B.; Ferrari, E.
Relazione (in Volume)
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