Microsoft e Intel facilitarán a identificación de malware converténdoo en imaxes

Sábese que especialistas de Microsoft e Intel están a desenvolver conxuntamente un novo método para identificar software malicioso. O método baséase na aprendizaxe profunda e nun sistema para representar o malware en forma de imaxes gráficas en escala de grises.

Microsoft e Intel facilitarán a identificación de malware converténdoo en imaxes

A fonte informa que os investigadores de Microsoft do Threat Defense Intelligence Group están a traballar con colegas de Intel para explorar a posibilidade de utilizar a aprendizaxe profunda para combater o malware. O sistema que se está a desenvolver chámase STAtic Malware-as-Image Network Analysis ou STAMINA. O sistema procesa ficheiros binarios de malware presentados en forma de imaxes monocromas. Os investigadores descubriron que tales imaxes de malware da mesma familia teñen semellanzas estruturais, o que significa que a textura e os patróns estruturais poden ser analizados e identificados como benignos ou maliciosos.

A transformación de ficheiros binarios en imaxes comeza asignando a cada byte un valor de 0 a 255, correspondente á intensidade da cor do píxel. Despois diso, os píxeles reciben dous valores básicos que caracterizan o ancho e a altura. Ademais, o tamaño do ficheiro úsase para determinar o ancho e o alto da imaxe final. Despois, os investigadores utilizaron tecnoloxías de aprendizaxe automática para crear un clasificador de malware que se utiliza no proceso de análise.

Microsoft e Intel facilitarán a identificación de malware converténdoo en imaxes

STAMINA probouse usando 2,2 millóns de ficheiros executables. Os investigadores descubriron que a precisión da identificación do código malicioso alcanza o 99,07%. Ao mesmo tempo, o número de falsos positivos rexistrouse no 2,58% dos casos, o que en xeral é un resultado bastante bo.

Para identificar ameazas máis complexas, pódese usar a análise estática en combinación coa análise dinámica e de comportamento para crear sistemas de detección de ameazas máis completos.



Fonte: 3dnews.ru

Engadir un comentario