মাইক্রোসফ্ট এবং ইন্টেল ম্যালওয়্যারকে ছবিতে রূপান্তর করে সনাক্ত করা সহজ করে তুলবে

এটি জানা গেছে যে মাইক্রোসফ্ট এবং ইন্টেলের বিশেষজ্ঞরা যৌথভাবে দূষিত সফ্টওয়্যার সনাক্ত করার জন্য একটি নতুন পদ্ধতি তৈরি করছে। পদ্ধতিটি গভীর শিক্ষার উপর ভিত্তি করে এবং গ্রেস্কেলে গ্রাফিক চিত্রের আকারে ম্যালওয়্যার প্রতিনিধিত্ব করার জন্য একটি সিস্টেম।

সূত্রটি জানিয়েছে যে থ্রেট ডিফেন্স ইন্টেলিজেন্স গ্রুপের মাইক্রোসফ্ট গবেষকরা ম্যালওয়্যার মোকাবেলায় গভীর শিক্ষা ব্যবহার করার সম্ভাবনা অন্বেষণ করতে ইন্টেলের সহকর্মীদের সাথে কাজ করছেন। যে সিস্টেমটি তৈরি করা হচ্ছে তাকে বলা হয় স্ট্যাটিক ম্যালওয়্যার-এজ-ইমেজ নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ, বা স্ট্যামিনা। সিস্টেমটি একরঙা চিত্রের আকারে উপস্থাপিত বাইনারি ম্যালওয়্যার ফাইলগুলিকে প্রক্রিয়া করে। গবেষকরা দেখতে পেয়েছেন যে একই পরিবারের ম্যালওয়্যারের এই ধরনের চিত্রগুলির কাঠামোগত মিল রয়েছে, যার অর্থ টেক্সচার এবং কাঠামোগত নিদর্শনগুলি বিশ্লেষণ করা যেতে পারে এবং সৌম্য বা দূষিত হিসাবে চিহ্নিত করা যেতে পারে।

বাইনারি ফাইলগুলিকে ইমেজে রূপান্তর করা শুরু হয় প্রতিটি বাইটকে 0 থেকে 255 পর্যন্ত একটি মান নির্ধারণ করে, পিক্সেলের রঙের তীব্রতার সাথে সম্পর্কিত। এর পরে, পিক্সেল দুটি মৌলিক মান পায় যা প্রস্থ এবং উচ্চতাকে চিহ্নিত করে। উপরন্তু, ফাইলের আকার চূড়ান্ত চিত্রের প্রস্থ এবং উচ্চতা নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। গবেষকরা তারপরে একটি ম্যালওয়্যার ক্লাসিফায়ার তৈরি করতে মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি ব্যবহার করেন যা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ায় ব্যবহৃত হয়।

স্ট্যামিনা 2,2 মিলিয়ন এক্সিকিউটেবল ফাইল ব্যবহার করে পরীক্ষা করা হয়েছিল। গবেষকরা খুঁজে পেয়েছেন যে দূষিত কোড সনাক্ত করার সঠিকতা 99,07% পর্যন্ত পৌঁছেছে। একই সময়ে, মিথ্যা ইতিবাচক সংখ্যা 2,58% ক্ষেত্রে রেকর্ড করা হয়েছিল, যা সাধারণত একটি মোটামুটি ভাল ফলাফল।

আরও জটিল হুমকি শনাক্ত করতে, স্ট্যাটিক বিশ্লেষণ আরও ব্যাপক হুমকি সনাক্তকরণ সিস্টেম তৈরি করতে গতিশীল এবং আচরণগত বিশ্লেষণের সাথে একত্রে ব্যবহার করা যেতে পারে।

উত্স: 3dnews.ru