Microsoft와 Intel은 맬웨어를 이미지로 변환하여 보다 쉽게 ​​식별할 수 있도록 할 예정입니다.

Microsoft와 Intel의 전문가들이 악성 소프트웨어를 식별하는 새로운 방법을 공동으로 개발하고 있는 것으로 알려졌습니다. 이 방법은 딥러닝을 기반으로 악성코드를 그레이스케일 그래픽 이미지 형태로 표현하는 시스템이다.

소식통에 따르면 Threat Defense Intelligence Group의 Microsoft 연구원들은 Intel의 동료들과 협력하여 딥 러닝을 사용하여 맬웨어에 맞서 싸울 가능성을 모색하고 있습니다. 개발 중인 시스템은 STATic Malware-as-Image Network Analysis(STAMINA)라고 합니다. 시스템은 흑백 이미지 형태로 제공되는 바이너리 악성코드 파일을 처리합니다. 연구원들은 이러한 동일한 계열의 악성 코드 이미지가 구조적 유사성을 가지고 있음을 발견했습니다. 이는 질감과 구조적 패턴을 분석하여 양성 또는 악성으로 식별할 수 있음을 의미합니다.

바이너리 파일을 이미지로 변환하는 작업은 각 바이트에 픽셀의 색상 강도에 해당하는 0에서 255 사이의 값을 할당하는 것부터 시작됩니다. 그 후 픽셀은 너비와 높이를 특성화하는 두 가지 기본 값을 받습니다. 또한 파일 크기는 최종 이미지의 너비와 높이를 결정하는 데 사용됩니다. 그런 다음 연구원들은 기계 학습 기술을 사용하여 분석 프로세스에 사용되는 악성 코드 분류기를 만들었습니다.

STAMINA는 2,2만 개의 실행 파일을 사용하여 테스트되었습니다. 연구진은 악성코드 식별 정확도가 99,07%에 달하는 것으로 나타났다. 동시에 오탐지율도 2,58%로 전반적으로 양호한 결과를 보였다.

보다 복잡한 위협을 식별하기 위해 정적 분석을 동적 및 행동 분석과 함께 사용하여 보다 포괄적인 위협 탐지 시스템을 만들 수 있습니다.

출처 : 3dnews.ru