У Microsoft и Intel появился новый метод обнаружения вредоносных программ

Схема STAMINIC

Каждый раз там более редкое и сложное вредоносное ПО, а также новые виды кибератак. Но методы, чтобы остановить этот тип вредоносного кода, также претерпевают некоторые изменения и революции, от использования технологии искусственного интеллекта, чтобы сделать системы обнаружения более интеллектуальными, до многих других инновационных методов самозащиты.

Intel и Microsoft сотрудничали, чтобы предложить новый и оригинальный способ обнаружения вредоносных программ путем анализа кода подозрительных программ особым образом. Он состоит из создания изображения из кода, который вы хотите проанализировать, и поиска угроз с помощью ИИ.

Как ни странно, название этого проект называется STAMINA (Сетевой анализ STAtic Malware-as-Image). По сути, это реализация метода, который преобразует подозрительный код в изображение в оттенках серого, чтобы ИИ затем проанализировал его на аналогичные шаблоны для обнаружения вредоносного кода путем сравнения шаблонов.

Изображение также уменьшается, так что ИИ не нужно анализировать миллионы пикселей и может более легкое сканирование не влияя на конечный результат. Этот ИИ уже обучен, поскольку он пропитывает свой алгоритм образцами вредоносных программ с более чем 2.2 миллионами хэшей зараженных исполняемых файлов, чтобы он узнал от них общий шаблон, который у них есть, и, таким образом, мог их обнаружить.

Un странный метод который переходит от двоичного кода к пикселям, чтобы ИИ анализировал эти данные. Наверняка то, чего до сих пор не видели. По словам исследователей, он может идентифицировать и классифицировать вредоносное ПО с точностью 99,07%. Уровень ложных срабатываний составляет 2,58% (что по-прежнему является относительно высоким). Так что это многообещающе, но его нужно доработать, помимо улучшения вашей работы с большими файлами, где она становится еще менее эффективной ...

Для дополнительной информации - Технический документ проекта


Содержание статьи соответствует нашим принципам редакционная этика. Чтобы сообщить об ошибке, нажмите здесь.

Будьте первым, чтобы комментировать

Оставьте свой комментарий

Ваш электронный адрес не будет опубликован. Обязательные для заполнения поля помечены *

*

*

  1. Ответственный за данные: AB Internet Networks 2008 SL
  2. Назначение данных: контроль спама, управление комментариями.
  3. Легитимация: ваше согласие
  4. Передача данных: данные не будут переданы третьим лицам, кроме как по закону.
  5. Хранение данных: база данных, размещенная в Occentus Networks (ЕС)
  6. Права: в любое время вы можете ограничить, восстановить и удалить свою информацию.