STAMINA — новый метод детектирования вредоносов от Microsoft и Intel

STAMINA — новый метод детектирования вредоносов от Microsoft и Intel

STAMINA — новый метод детектирования вредоносов от Microsoft и Intel

Специалисты двух техногигантов Microsoft и Intel разработали новый подход к детектированию вредоносных программ. Ключевыми особенностями этого подхода стали глубокое обучение и представление вредоносов в виде графических изображений.

Технология Microsoft и Intel получила имя «STAtic Malware-as-Image Network Analysis» (коротко — STAMINA), в её основе лежит предыдущая работа Intel по классификации вредоносных программ.

Специалисты разработали STAMINA вокруг исследования бинарных файлов зловредов, представленных в виде изображения в градациях серого. В процессе эксперты выяснили, что между таким изображениями вредоносных программ одного семейства есть определённое структурное сходство.

По аналогии: существуют такие же различия между вредоносами разных семейств, а также, что немаловажно, между злонамеренными и безобидными программами.

В посвящённой STAMINA статье специалисты утверждают, что классический метод детектирования вредоносов с помощью сигнатур со временем затрудняется непрерывным увеличением количества образцов вредоносного кода.

STAMINA включает четыре шага: предварительная обработка (конвертация изображения), обучение (transfer learning), оценка и интерпретация.

Первый шаг подразумевает преобразование пикселей (каждый байт получает значение между 0 и 255), создание новой формы (пиксели получают два основных значения — ширина и высота) и изменение размера.

Далее в дело вступает машинное обучение, призванное подготовить классификатор вредоносных программ для выполнения выделенных ему функций.

Предпоследний шаг (оценка) требует от исследователей пристального внимания к надёжности метода: процент ложных срабатываний, точность детектирования, F-мера и т. п. По словам специалистов, исследование проводилось на базе Microsoft, содержащей 2,2 млн хешей бинарников вредоносных программ.

Тестирование показало, что STAMINA может обеспечить 99,09% точных детектов. Ложных срабатываний при этом получилось 2,58%. Следует отметить, что новый способ подходит только для приложений малого размера, поскольку STAMINA с трудом сможет конвертировать «миллионы пикселей в JPEG-изображения».

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

49% россиян уверены, что умеют распознавать фишинг и скам

«Лаборатория Касперского» вместе с Почтой Mail и Hi-Tech Mail выяснили, насколько россияне чувствуют себя уверенно, когда дело доходит до фишинга и скама. Почти половина участников опроса (49 %) заявили, что умеют отличать мошеннические сообщения, хотя многие признались: ошибки всё же случаются.

Четверть респондентов (24 %) сказали, что способны заметить обман только в самых очевидных случаях, а ещё 23 % честно признались, что разбираются слабо, но стараются быть осторожными.

Эксперты напоминают: схемы атак становятся всё сложнее, и иногда без специальных технологий выявить их невозможно.

Как пользователи защищаются

Каждый четвёртый (27 %) старается не открывать вложения и не переходить по ссылкам из сомнительных писем. 15 % критически оценивают каждое входящее сообщение, а 10 % проверяют адрес отправителя. Ещё один из десяти установил защитное ПО на компьютер или смартфон, 9 % настроили двухфакторную аутентификацию.

Некоторые идут дальше: проверяют ссылки перед переходом, наводя на них курсор, чтобы увидеть реальный адрес, или смотрят на домен в строке браузера. Часть опрошенных даже связывается с отправителем по другим каналам, чтобы убедиться, что письмо действительно от него.

Почему одних навыков мало

Эксперт «Лаборатории Касперского» Роман Деденок напоминает: базовые правила кибергигиены важны, но сегодня этого может быть недостаточно. Злоумышленники всё чаще шлют персонализированные письма от имени «отдела кадров», снабжая их поддельными вложениями. Такие атаки сложно заметить без технической защиты.

Со своей стороны почтовые сервисы используют антиспам-фильтры, машинное обучение и предупреждения о подозрительных письмах. Но, как отмечает Дмитрий Моряков из Почты Mail, решающим фактором всё равно остаётся внимательность самих пользователей: именно человек в итоге либо отражает атаку, либо становится её жертвой.

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