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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Enhancing Code Obfuscation Techniques: Exploring the Impact of Artificial Intelligence on Malware Detection

verfasst von : Christian Catalano, Giorgia Specchia, Nicolò G. Totaro

Erschienen in: Product-Focused Software Process Improvement

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

Code obfuscation techniques serve to obscure proprietary code, and there are several types. Various tools, such as reverse engineering, are used to reconstruct obfuscated code. To make the analysis and decoding of obfuscated code more difficult, obfuscation techniques can be combined in cascades. Artificial Intelligence (AI) can be used to recombine old codes with each other and make it more difficult to decrypt them. In this paper, the focus is precisely on the increased complexity of the process of reconstructing proprietary code if it is generated with the aid of AI, and consequently on the increasing difficulty for antiviruses in detecting this new type of malware.

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Metadaten
Titel
Enhancing Code Obfuscation Techniques: Exploring the Impact of Artificial Intelligence on Malware Detection
verfasst von
Christian Catalano
Giorgia Specchia
Nicolò G. Totaro
Copyright-Jahr
2024
Buch
Product-Focused Software Process Improvement

Print ISBN: 978-3-031-49268-6

Electronic ISBN: 978-3-031-49269-3

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-49269-3_8

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