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».

Злоумышленники научились использовать умные кормушки для слежки

Злоумышленники могут использовать взломанные умные кормушки для животных для слежки за владельцами. Для получения информации применяются встроенные в устройства микрофоны и видеокамеры. Получив несанкционированный доступ, атакующие способны наблюдать за происходящим в помещении и перехватывать данные.

Об использовании таких устройств в криминальных целях рассказал агентству «Прайм» эксперт Kaspersky ICS CERT Владимир Дащенко.

«Это уже не гипотетическая угроза: известны случаи взлома домашних камер, видеонянь, кормушек для животных и других умных приборов», — предупреждает эксперт.

По словам Владимира Дащенко, вопросам кибербезопасности таких устройств часто не уделяется должного внимания. Между тем любое оборудование с доступом в интернет может стать точкой входа для злоумышленников.

Скомпрометированные устройства могут использоваться и для атак на другие элементы домашней сети — например, смартфоны или компьютеры. Кроме того, они способны становиться частью ботнетов, применяемых для DDoS-атак или майнинга криптовалют. На подобные риски почти год назад обращало внимание МВД России.

Среди признаков возможной компрометации умных устройств эксперт называет самопроизвольные отключения, резкие изменения сетевой активности, появление сообщений об ошибках или другие нетипичные события.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru