Transferabilité des modèles ML pour la détection de malwares PE Windows : étude comparative

🔬 Contexte Publié le 3 avril 2026 sur arXiv (preprint), cet article de recherche académique est produit par des chercheurs du GECAD/ISEP (Polytechnic of Porto, Portugal). Il évalue la transférabilité de modèles de Machine Learning (ML) pour la détection statique de fichiers Portable Executable (PE) Windows malveillants, en s’appuyant sur le standard de features EMBER-v2 (2 381 dimensions). 🎯 Problématique Les auteurs identifient deux défis majeurs dans la détection ML de malwares : ...

3 avril 2026 · 2 min

PackageInferno : un scanner Docker-first pour la sécurité de la supply chain npm

Selon la documentation du projet PackageInferno, l’outil propose une chaîne de traitement complète en conteneurs pour auditer la supply chain npm et visualiser les résultats localement via un tableau de bord. 🧰 Pipeline clef en main en Docker : un « enumerator » construit la file de paquets, un « fetcher » télécharge les tarballs (avec option d’upload S3), un « analyzer » effectue l’analyse statique (YARA en option) et un Postgres stocke les résultats. Un dashboard Streamlit (http://localhost:8501) permet la recherche, le drill‑down et des analyses. La configuration passe par scan.yml (allowlists, seuils, règles YARA), avec historique des scans en base (scan_runs). ...

10 janvier 2026 · 2 min
Dernière mise à jour le: 17 avril 2026 📝