[ca] La lluita contra el programari maliciós no s'ha interromput mai des dels inicis de l'era digital, esdevenint una carrera armamentística cíclica i interminable; a mesura que els analistes en seguretat i investigadors milloren les seves defenses, els desenvolupadors de programari maliciós continuen innovant, trobant nous vectors d'infecció i millorant les tècniques d'ofuscació. Recentment, degut al creixement massiu i continu del programari maliciós, es requereixen nous mètodes per a complementar els existents i així poder protegir satisfactòriament els sistemes de nous atacs i variants. L'objectiu d'aquesta tesis doctoral és el disseny, implementació i avaluació de mètodes d'aprenentatge automàtic per a la detecció i classificació de programari maliciós, a causa de la seva capacitat per a manipular grans volums de dades així com la seva habilitat de generalització. La recerca s'ha estructurat en quatre parts. La primera part proporciona una descripció completa dels mètodes i característiques utilitzats per a la detecció i classicació de programari maliciós. La segona part consisteix en l'automatització del procés d'extracció de característiques utilitzant tècniques d'aprenentatge profund. La tercera part consisteix en la investigació de mecanismes per a combinar múltiples modalitats o fonts d'informació per a incrementar la robustesa dels classificadors basats en aprenentatge profund. La quarta part d'aquesta tesis presenta els principals problemes i reptes als que s'enfronten els analistes en seguretat, com el problema de la desigualtat entre el nombre de mostres per família, l'aprenentatge advers, entre altres. Tanmateix, proporciona una extensa avaluació dels diferents mètodes d'aprenentatge automàtic contra vàries tècniques d'ofuscació, i analitza la utilitat d'aquestes per a augmentar el conjunt de dades d'entrenament i reduir la desigualtat de mostres per família.

[es] La lucha contra el software malicioso no se ha interrumpido desde los inicios de la era digital, resultando en una carrera armamentística, cíclica e interminable; a medida que los analistas de seguridad y investigadores mejoran sus defensas, los desarrolladores de software malicioso siguen innovando, hallando nuevos vectores de infección y mejorando las técnicas de ofuscación. Recientemente, debido al crecimiento masivo y continuo del malware, se requieren nuevos métodos para complementar los existentes y así poder proteger los sistemas de nuevos ataques y variantes. El objetivo de esta tesis doctoral es el diseño, implementación y evaluación de métodos de aprendizaje automático para la detección y clasificación de software malicioso, debido a su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y su habilidad de generalización. La tesis se ha estructurado en cuatro partes. La primera parte proporciona una descripción completa de los métodos y características empleados para la detección y clasificación de software malicioso. La segunda parte consiste en la automatización del proceso de extracción de características mediante aprendizaje profundo. La tercera parte consiste en la investigación de mecanismos para combinar múltiples modalidades o fuentes de información y así, incrementar la robustez de los modelos de clasificación. La cuarta parte de esta tesis presenta los principales problemas y retos a los que se enfrentan los analistas de seguridad, como el problema de la desigualdad entre el número de muestras por familia, el aprendizaje adverso, entre otros. Asimismo, proporciona una extensa evaluación de los distintos métodos de aprendizaje profundo contra varias técnicas de ofuscación, y analiza la utilidad de estas para aumentar el conjunto de entrenamiento y reducir la desigualdad de muestras por familia.