Предложен новый метод выявления вредоносных программ для Android

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.

Закупки VPN госзаказчиками выросли в штуках, но упали в деньгах

Общее количество завершённых закупок виртуальных частных сетей (VPN), по данным «Контур.Эгиды» и Staffcop, в 2025 году выросло на 18,5% в количественном выражении — с 8,7 тыс. до 10,3 тыс. процедур. При этом совокупный объём рынка за тот же период сократился на 25,9% — с 32,97 млрд до 24,43 млрд рублей.

Ключевой причиной столь разнонаправленной динамики аналитики называют заметное снижение средней стоимости контрактов. По итогам 2025 года она уменьшилась на 38% и составила 2,44 млн рублей против 3,92 млн рублей годом ранее.

Одновременно усилилось и снижение цен со стороны поставщиков: с 14,7% в 2024 году до 18,4% в 2025 году.

Наиболее ёмким сегментом рынка VPN остаются закупки по 44-ФЗ. В 2025 году в этом сегменте было проведено 4,3 тыс. процедур на сумму 19,87 млрд рублей. Для сравнения, годом ранее объём закупок по 44-ФЗ составлял 29,18 млрд рублей при 4,1 тыс. процедур. Основным фактором снижения в денежном выражении стало падение средней стоимости контракта почти на треть — с 7,1 млн до 4,62 млн рублей.

Закупки по 223-ФЗ, напротив, продемонстрировали умеренный рост, в том числе в денежном выражении. В 2025 году их объём достиг 3,28 млрд рублей против 2,48 млрд рублей годом ранее, а количество сделок увеличилось с 468 до 532. При этом уровень снижения цены за год вырос с 15,4% до 18,5%, что, по оценке аналитиков, указывает на усиление конкуренции, прежде всего в крупных контрактах.

В коммерческом сегменте в 2025 году было зафиксировано около 1,0 тыс. закупок VPN на сумму 791 млн рублей, тогда как годом ранее — 758 сделок на 965 млн рублей. В малых закупках количество процедур выросло с 3,4 тыс. до 4,5 тыс., а совокупный объём — с 345 млн до 482 млн рублей. При этом средняя стоимость сделки практически не изменилась и составила около 100 тыс. рублей.

Снижение совокупного объёма рынка VPN на фоне роста количества закупок аналитики во многом связывают с эффектом отложенного спроса. Значительная часть крупных заказчиков ранее закрыла потребности в VPN-инфраструктуре, заключив контракты сразу на несколько лет, что снизило потребность в новых крупных закупках в 2025 году.

Дополнительным фактором стало перераспределение части закупок на специализированные электронные площадки, из-за чего снизился «видимый» объём рынка в открытых сегментах 44-ФЗ и 223-ФЗ. Одновременно заказчики всё чаще прибегают к малым и упрощённым процедурам, поскольку такой формат быстрее и удобнее при типовых задачах и ограниченных бюджетах.

Ситуацию на рынке прокомментировал Юрий Драченин, заместитель руководителя продуктовой группы «Контур.Эгида» и Staffcop («СКБ Контур»):

«В сегменте присутствует большое количество производителей, включая новых и нишевых игроков, которые активно выходят к заказчикам с альтернативными решениями. В результате крупные организации, уже внедрившие комплексные и дорогостоящие VPN-платформы, сокращают объёмы новых закупок, тогда как спрос смещается в сторону малого и среднего бизнеса. Это усиливает ценовую конкуренцию и приводит к снижению средней стоимости контрактов при росте количества процедур», — отметил он.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru