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».

ИИ нашёл 84 уязвимости в сетях 4G и 5G, 23 до сих пор не исправлены

Исследователи из Наньянского технологического университета натравили ИИ-агентов на ПО, управляющее сетями 4G и 5G. Система iFinder обнаружила 84 ранее неизвестные уязвимости. Разработчики подтвердили 83 находки, 81 получила идентификатор CVE. Исправлены пока только 58 проблем, а 23 подтверждённые уязвимости с номерами CVE всё ещё ждут патчей.

Самая опасная брешь позволяет перехватить сеанс передачи данных абонента. Атакующий отправляет сетевому компоненту правило с уже занятым идентификатором, но более высоким приоритетом.

Проверки уникальности нет, поэтому сеть послушно выбирает поддельную команду и направляет трафик жертвы злоумышленнику вместо интернета.

Атаку полностью воспроизвели (PDF) на открытом ядре OpenAirInterface, а затем подтвердили в двух коммерческих сетях 5G. Один поставщик уже выпустил исправление для CVE-2026-8233, второй пока работает над ним.

Добраться до внутренних интерфейсов можно не только из облака с неудачной конфигурацией. Исследователи спрятали управляющие команды в трафике обычного телефона с действующей сим-картой. Трюк сработал в пяти из семи проверенных открытых ядер.

Сам iFinder действует втроём. Первый ИИ-агент ищет входящие данные без проверки, второй сверяется со стандартами 3GPP, третий пишет эксплойт, запускает его и переделывает после ошибок. Магии, впрочем, не завезли: из 22 известных уязвимостей инструмент нашёл 15, а примерно четверть его сигналов оказалась ложной. Поэтому все результаты специалисты проверяли вручную и подкрепляли рабочими PoC.

Проекты отреагировали по-разному. Open5GS, SD-Core и free5GC занялись исправлениями, а три из семи команд не выпустили ни одного патча.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru