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.

Альфа-Банк повысил выплаты баг-хантерам до миллиона рублей за уязвимость

Альфа-Банк увеличил максимальное вознаграждение по программе поиска уязвимостей до 1 миллиона рублей. Соответствующая программа действует на платформе BI.ZONE Bug Bounty и охватывает мобильные и веб-приложения, публичные API и инфраструктуру банка.

Это уже второе повышение суммы выплат за время существования программы. По словам представителей банка, шаг направлен на развитие взаимодействия с исследовательским сообществом и повышение уровня защиты цифровых сервисов.

Сергей Крамаренко, руководитель департамента кибербезопасности Альфа-Банка, отметил, что за три года работы программа помогла значительно укрепить безопасность и выстроить доверительное сотрудничество с исследователями.

Руководитель продукта BI.ZONE Bug Bounty Андрей Лёвкин добавил, что финансовый сектор остаётся одной из ключевых целей злоумышленников, поэтому участие независимых экспертов в поиске уязвимостей особенно важно.

Теперь за найденные критические уязвимости исследователи смогут получить до миллиона рублей, а за менее значительные ошибки — меньшие, но также ощутимые суммы.

Напомним, в июле Сбер открыл новую программу баг-баунти на платформе BI.ZONE Bug Bounty — теперь баг-хантеры могут проверить защищённость сервисов СберБизнеса, интернет-банка для предпринимателей и юрлиц.

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