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».

В МАКС появился фейковый аккаунт министра финансов Липецкой области

В мессенджере МАКС обнаружили поддельный аккаунт министра финансов Липецкой области Светланы Володиной. От её имени мошенники звонят и пишут пользователям. По данным местных СМИ, злоумышленники также создавали фейковые аккаунты других региональных чиновников и пытались выманить личные данные, платёжные реквизиты, логины, пароли и коды подтверждения от различных сервисов.

Об обнаружении ложного аккаунта чиновницы сообщили местные СМИ со ссылкой на пресс-службу регионального Минфина. Аналогичный поддельный аккаунт также появился у председателя липецкого горсовета Бориса Понаморёва.

Ранее звонки и сообщения рассылались от имени председателя липецкого облсовета Владимира Серикова.

Пользователям напомнили базовые правила кибергигиены: не отвечать на сообщения от неизвестных отправителей, не открывать ссылки от непроверенных лиц и не передавать конфиденциальную информацию. Подозрительный аккаунт лучше сразу заблокировать и пожаловаться на него в поддержку платформы.

В марте злоумышленники пытались провести атаку Fake Boss против министра по чрезвычайным ситуациям Камчатского края Сергея Лебедева, однако она оказалась безуспешной. В том случае также использовалась отечественная платформа.

Кроме того, в МАКС начали активно распространять вредоносные приложения, в частности троянец Mamont. Причём злоумышленники атакуют не только отдельных пользователей, но и целые группы, которые перешли на платформу при «переезде» домовых, родительских, дачных и других чатов с уже сформированной аудиторией.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru