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.

Магнит и Avanpost внедрили систему для управления сертификатами ЭП

Розничная сеть «Магнит» совместно с Avanpost завершила проект по внедрению централизованной системы управления сертификатами электронной подписи и средствами криптографической защиты. Решение позволяет автоматизировать выпуск, продление и перевыпуск сертификатов, которые используются, в частности, для работы с ЕГАИС в торговых точках.

По данным компаний, система охватывает более 20 тысяч объектов сети на территории европейской части России и помогает снизить риски простоев при учёте и продаже алкоголя.

Под управление платформы было взято около 30 тысяч средств защиты информации, а агенты системы развернули на более чем 20 тысяч рабочих мест.

Проект предусматривает централизованное управление электронными подписями, контроль операций с ними и аудит действий сотрудников. Система также отслеживает сроки действия сертификатов и автоматически запускает процессы продления или массового перевыпуска — при необходимости до тысячи сертификатов в сутки.

Сотрудники «Магнита» получили личный кабинет, где можно дистанционно проверять статус сертификата, обновлять его или отзывать без посещения удостоверяющего центра. Возможность удалённой работы с документами реализована с учётом требований российского законодательства.

В рамках проекта Avanpost PKI интегрировали с основными корпоративными системами, включая 1С, Active Directory, КриптоПро, СМЭВ, HR MDM, а также с SIEM- и SOAR-платформами для мониторинга событий безопасности.

Срок реализации проекта — 2024-2025 годы.

Мария Дордий, руководитель отдела СКЗИ в «Магните», так описывает результаты:

«Проект по автоматизации выпуска электронных подписей в нашей розничной сети был направлен на повышение контроля, прозрачности и безопасности операций с ЭП и СКЗИ. Благодаря внедрению системы Avanpost PKI мы решили важнейшие задачи: централизовали управление СЗИ, СКЗИ и сертификатами и сократили время получения электронной подписи для наших сотрудников. Мы реализовали автоматизированные процессы одиночного и массового перевыпуска сертификатов, что критически важно для нашей масштабной сети с учетом разницы часовых поясов РФ и позволяет системе перевыпускать 1000 и более сертификатов в день. Снижение времени на получение и оперативный перевыпуск ЭП нивелирует риски простоя касс и продаж на торговых объектах. Кроме того, сотрудники получили удобный личный кабинет, позволяющий дистанционно контролировать сроки действия и обновлять сертификат. Создание гибкой ролевой модели доступа, формирование бизнес-процессов согласования, ведение журналов событий и аудит инцидентов ИБ позволили нам соблюсти требования регуляторов и контролировать нелегитимные операции, значительно повысив информационную безопасность».

Евгений Галкин, директор продуктовых направлений кибербезопасности и криптографии Avanpost, отметил:

«Автоматизация управления сертификатами для 20000 торговых объектов „Магнит“ — это по-настоящему масштабный и, что важно, уникальный для России проект. Совместно с коллегами из "Магнита" нам удалось создать централизованную систему, способную управлять сертификатами, обеспечивая их выпуск, установку на устройстве клиента с агентом Avanpost PKI, аннулирование, обновление по истечению срока и массовый перевыпуск. Мы гордимся, что построили такую систему на федеральном масштабе и фактически устранили риск остановки продаж алкоголя из-за просроченных сертификатов. В таком объеме и с такой степенью автоматизации наше решение является эксклюзивным на рынке, что подтверждает наше технологическое лидерство в сфере ретейла».

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