Предложен новый метод выявления вредоносных программ для Android

Предложен новый метод выявления вредоносных программ для Android

Он основан на непрерывном машинном обучении и способен на ходу приспосабливаться к новым угрозам. При тестировании метод показал более высокую точность, чем существующие аналоги.

В работе, опубликованной на archive.org, сингапурские учёные рассматривают особенности разработанной ими технологии и её отличия от предшественников — других методов выявления вредоносных программ при помощи машинного обучения.

Сначала такие методы, как правило, определяют особенности анализируемого приложения — например, выполняемые ими системные вызовы и обращения к программным интерфейсам или используемые ресурсы и привилегии. Затем эти данные передают готовому классификатору, который знаком с характерными чертами вредоносных программ. Он изучает их и выносит вердикт: есть опасность или нет, пишет xakep.ru.

Авторы работы полагают, что это заведомо порочный подход. Он подразумевает, что признаки вредоносных программ, которым обучили классификатор, не меняются. В действительности вредоносные программы постоянно эволюционируют. Из-за этого точность классификаторов падает.

Чтобы не оставать от противника, классификаторы необходимо постоянно переучивать. Однако для пакетного обучения нового классификатора нужно перемолоть чудовищный объём информации. Это делает частое переучивание непрактичным.

Предложенная сингапурскими исследователями технология, получившая название DroidOL, использует не пакетное, а непрерывное (online) машинное обучение, пассивно-агрессивный классификатор и анализ графа межпроцедурного потока управления.

На первой стадии DroidOL проводит статический анализ приложений для Android, строит графы межпроцедурного потока управления и помечает вершины, которые обращаются к потенциально опасным программным интерфейсам.

Затем технология использует ядро графа Вейсфейлера-Лемана, чтобы идентифицировать те части графов межпроцедурного потока управления, которые соответствуют потенциально опасному поведению.

Полученный набор данных применяется для обучения пассивно-агрессивного классификатора. Если при обучении он неверно классифицирует приложение, в него вносятся изменения. При отсутствии ошибок изменений не происходит.

После завершения первоначального обучения классификатор готов для практического использования. В дальнейшем классификатор будет искать вредоносные программы и в то же время замечать и адаптироваться к новым чертам вредоносных программ. Его не нужно переучивать, чтобы он не устарел.

Исследователи реализовали DroidOL на базе Soot, популярного средства статического анализа приложений для Android, и библиотеки Scikit-learn, упрощающей реализацию алгоритмов машинного обучения. Величина программы составила около 15,6 тысяч строк кода на Java и Python.

Эффективность DroidOL протестировали на базе, состоящей из 87 тысяч с лишним приложений для Android. Он показал верный результат в 84,29% случаев. Это более чем на 20% лучше, чем алгоритмы Drebin и Allix et. al. при типичных настройках пакетного обучения, и на 3% лучше, чем при постоянном переучивании.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Начался суд над руководителями Департамента цифрового развития Росгвардии

Московский гарнизонный суд приступил к рассмотрению уголовного дела в отношении бывшего руководителя департамента цифрового развития и защиты информации Росгвардии Михаила Варенцова и начальника Главного центра информационных технологий по инженерно-техническому обеспечению Николая Чепкасова.

Николай Чепкасов был задержан 20 марта, а Михаил Варенцов — более чем месяц спустя. Изначально им вменялось мошенничество в особо крупном размере, однако подробности тогда не раскрывались.

Как сообщает «Коммерсантъ», в ходе первого судебного заседания квалификация обвинения была изменена. Теперь Варенцову и Чепкасову инкриминируют пункты «в», «г», «е» ч. 3 ст. 286 УК РФ — превышение должностных полномочий, совершённое группой лиц, из корыстных побуждений и повлекшее тяжкие последствия.

Изменилась и мера пресечения. Первоначально оба фигуранта находились под стражей, однако позднее Варенцова перевели под запрет определённых действий в связи с необходимостью лечения, а Чепкасова — под домашний арест.

По версии следствия, обвиняемые подписали акты приёмки программного обеспечения, которое не соответствовало требованиям государственных контрактов. Речь идёт о нескольких соглашениях с НИИ «Восход» на создание систем для федеральной платформы контроля оборота оружия и управления охранными услугами (ФПКО СПО ГИС). Кроме того, в их компетенции находилось оснащение подразделений Росгвардии профильным оборудованием.

«Приёмка была произведена на основании формальной проверки в эмуляторе, не подтверждающей способность ФПКО реально функционировать в операционной среде заказчика», — приводит издание слова представителя обвинения.

Следующее заседание по делу назначено на 8 декабря.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru