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This work was supported by the MINECO and European Commission (FEDER funds) under project RTI2018-098156-B-C52, the JCCM under the project SB-PLY/17/180501/-00035, the Spanish Education, Culture and Sports Ministry under grants FPU 17/03105 and FPU 17/02007, the University of Castilla-La Mancha under the contract 2018-PREDUCLM-7476 and the project 2020-GRIN-28846, and the Spanish State Research Agency under the project PEJ2018-003001-A.

Impacto en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

Análisis de autorías institucional

Castelo Gomez, Juan ManuelAutor o Coautor
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Artículo

Automatic Analysis Architecture of IoT Malware Samples

Publicado en:Security And Communication Networks. 2020 8810708- - 2020-10-26 2020(), DOI: 10.1155/2020/8810708

Autores: Carrillo-Mondejar, Javier; Castelo Gomez, Juan Manuel; Nunez-Gomez, Carlos; Roldan Gomez, Jose; Martinez, Jose Luis

Afiliaciones

Univ Castilla La Mancha, Res Inst Informat I3A, Albacete 02071, Spain - Autor o Coautor

Resumen

The weakness of the security measures implemented on IoT devices, added to the sensitivity of the data that they handle, has created an attractive environment for cybercriminals to carry out attacks. To do so, they develop malware to compromise devices and control them. The study of malware samples is a crucial task in order to gain information on how to protect these devices, but it is impossible to manually do this due to the immense number of existing samples. Moreover, in the IoT, coexist multiple hardware architectures, such as ARM, PowerPC, MIPS, Intel 8086, or x64-86, which enlarges even more the quantity of malicious software. In this article, a modular solution to automatically analyze IoT malware samples from these architectures is proposed. In addition, the proposal is subjected to evaluation, analyzing a testbed of 1500 malware samples, proving that it is an effective approach to rapidly examining malicious software compiled for any architecture.

Palabras clave
Peace, justice, and strong institutions

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Security And Communication Networks debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2020, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría . Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q4 para la agencia WoS (JCR) en la categoría Telecommunications.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions, arroja un valor de: 1.43, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: Dimensions Apr 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-04-30, el siguiente número de citas:

  • WoS: 3
  • Scopus: 7
  • Open Alex: 7
  • OpenCitations: 5
Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-04-30:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 22 (PlumX).
Siguiendo con el impacto social del trabajo, es importante enfatizar el hecho de que, por su contenido, puede ser asignado a la línea de interés del ODS 16 - Promover sociedades justas, pacíficas e inclusivas, con una probabilidad del 60% según el algoritmo mBERT desarrollado por Aurora University.