Все жанры Все авторы
Обнаружение вариантов вредоносных программ на основе чувствительных системных вызовов с использованием многослойных нейронных сетей - Никита Шахулов

Обнаружение вариантов вредоносных программ на основе чувствительных системных вызовов с использованием многослойных нейронных сетей

Страниц

15

Год

—

Современное обнаружение вредоносных программ является крайне важной задачей, поскольку их угрозы могут распространяться от компьютерных систем до систем Интернета вещей. Сегодняшние варианты вредоносного ПО обычно оснащены сложными упаковщиками, которые позволяют им обходить современные системы обнаружения, основанные на машинном обучении.

Но что делает вредоносные программы столь опасными, и почему их обнаружение стало задачей критической важности? В первую очередь, вредоносные программы способны причинить серьезный ущерб компьютерным системам, в том числе украсть пользовательские данные, внедриться в личную информацию и даже перехватывать финансовые транзакции. Более того, с развитием Интернета вещей, вредоносные программы могут проникать в устройства, которые мы используем в повседневной жизни, такие как умные дома, медицинское оборудование и автомобили, что представляет огромную опасность для безопасности и приватности.

Однако разработчики вредоносных программ стали все умнее и изобретательнее. Они используют сложные упаковщики, которые помогают им обойти существующие системы обнаружения. Эти упаковщики зашифровывают и изменяют код, что затрудняет идентификацию вредоносной программы. Более того, они активно используют машинное обучение и его алгоритмы для адаптации к новым системам обнаружения и эффективному обходу защитных механизмов.

Поэтому, чтобы справиться с растущими угрозами вредоносных программ, необходимо продолжать развивать и улучшать системы обнаружения. Необходимо наращивать сложность алгоритмов машинного обучения, чтобы уловить новые варианты вредоносных программ и предупредить их разрушительные последствия. Также важно постоянно обновлять базы данных об известных угрозах и настраивать системы обнаружения в режиме реального времени.

Таким образом, борьба с вредоносными программами требует постоянного совершенствования и постоянного внедрения новых методов обнаружения и защиты. Единственный способ справиться с этой постоянно эволюционирующей угрозой - оставаться на шаг впереди злоумышленников и продолжать развивать новые подходы к обнаружению вредоносного ПО.

Читать бесплатно онлайн Обнаружение вариантов вредоносных программ на основе чувствительных системных вызовов с использованием многослойных нейронных сетей - Никита Шахулов

© Никита Шахулов, 2021


ISBN 978-5-0055-5330-0

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Обнаружение вредоносных программ стало чувствительным к задачам, поскольку их угрозы распространяются от компьютерных систем до систем Интернета вещей. Современные варианты вредоносных программ, как правило, оснащены сложными упаковщиками, которые позволяют им обходить современные системы обнаружения, основанные на машинном обучении. Для обнаружения упакованных вариантов вредоносных программ можно использовать методы распаковки и динамический анализ вредоносных программ. Однако методы распаковки не всегда могут быть полезны, поскольку существуют некоторые упаковщики, такие как частные упаковщики, которые трудно распаковать. Хотя динамический анализ вредоносных программ может получить информацию о поведении исполняемых файлов, поведение упаковщиков при распаковке добавляет шумную информацию к реальному поведению исполняемых файлов, что плохо сказывается на точности. Чтобы преодолеть эти проблемы, в этой книге я предлагаю новый метод, который сначала извлекает серию системных вызовов, чувствительных к вредоносному поведению, затем использует анализ главных компонентов для извлечения функций этих чувствительных системных вызовов и, наконец, использует многоуровневые нейронные сети для классификации функций вариантов вредоносных программ и законных. Теоретический анализ и результаты экспериментов в реальной жизни показывают, что моя методика обнаружения упакованных вариантов вредоносных программ сопоставима с современными методами с точки зрения точности. мой подход позволяет достичь более 95,6% точности обнаружения и 0,048 с затрат времени на классификацию.

Введение

Вредоносное ПО сегодня является одной из основных угроз безопасности в Интернете, механизмы защиты от обнаружения, такие как морфизм кода, превращают вредоносное ПО во множество вариантов, из-за которых схемы обнаружения на основе подписи работают плохо. Обнаружение вариантов вредоносных программ улучшает методы обнаружения на основе сигнатур. В последние годы исследователи сосредоточились на обнаружении вариантов вредоносных программ с помощью методов машинного обучения, которые превращают проблему обнаружения вариантов вредоносных программ в проблему поиска сходства программ. Когда новая программа достаточно похожа на любую подписанную вредоносную программу в наборе обучающих данных, программа проверяется как вредоносная программа.

Поскольку анализ вредоносных программ включает в себя два вида способов: статический анализ и динамический анализ. Некоторые исследования, такие как (Сантос и соавт. 2011; Чезаре и соавт. 2014; Nataraj соавт. 2011; Чжан и соавт. 2016; Чжан и соавт. 2016; Ян и соавт. 2015; Раман и соавт. 2012), предлагаю использовать статический анализ, который извлекает объекты из двоичных файлов без фактического выполнения программ, таких как коды операций, контроль передачи графической и т. д. для обнаружения вариантов вредоносных программ. Однако, когда варианты вредоносного ПО уже упакованы, это предотвращает дальнейший анализ с помощью инструментов разборки, инструментов синтеза и других инструментов статического анализа.

Современные варианты вредоносных программ всегда оснащены сложными пакерами, такими как ASPack (2017), ASProtect (2017), UPX (2017), VMProtect (2017), ZProtect (2017) и т.д., Которые позволяют вариантам вредоносных программ обходить традиционные и современные системы обнаружения. Эти упаковщики включают два вида упаковщиков: упаковщики шифрования и упаковщики сжатия, которые работают, беря существующее приложение, упаковывая его, а затем оборачивая вокруг него утилиту распаковки. Утилита распаковки работает для распаковки внутреннего исполняемого файла в памяти и передает ему выполнение. Проблема заключается в том, что в упаковщике или коде распаковки нет ничего изначально вредоносного (Treadwell et al. 2009). При игнорировании упаковщиков трудно определить, является ли исполняемый файл вредоносным из-за шифрования или сжатия исполняемого файла, что не позволяет системам обнаружения получать оригинальные функции, особенно для статического анализа.

Вам может понравиться: