Abstract - To ensure the protection of information processed by computer systems is currently the most important task in the construction and operation of the automated systems. The paper presents the application justification of a new set of features distinguished at the stage of the static analysis of the executable files to address the problem of malicious code detection. In the course of study, following problems were solved: development of the executable files classifier in the absence of a priori data concerning their functionality; designing class models of uninfected files and malware during the machine learning process; development of malicious code detection procedure using the neural networks mathematical apparatus and decision tree composition relating to the set of features specified on the basis of the executable files static analysis. The paper also describes the functional model of malware detection system using the executable files static analysis. The conclusion contains the results of experimental evaluation of the developed detection mechanism efficiency on the basis of neural networks and decision tree composition. The obtained data confirmed the hypothesis about the possibility of constructing the heuristic malware analyzer on the basis of features distinguished during the static analysis of the executable files. However, the approach based on the decision tree composition enables to obtain a significantly lower false negative rate probability with the specified initial data and classifier parameter values relating to neural networks.
|
Tài liệu tham khảo [1] Kozachok, A. V. “Mathematical model of recognition destructive software tools based on hidden Markov models”, A.V. Kozachok, “Vestnik SibGUTI”, Vol. 3, pp. 29-39. – (in Russian), 2012. [2] AV-Comparatives (2017) Malware protection test. URL //www.av-comparatives.org/wpcontent/ uploads/2017/04/avc mpt 201703_en.pdf. [3] Shabtai A, Moskovitch R, Elovici Y, Glezer C “Detection of malicious code by applying machine learning classifiers on static features: A state-of-the-art survey”. Information Security Technical Report 14(1) pp.16–29, 2009. //doi.org/10.1016/j.istr.2009.03.003 //www.sciencedirect.com/science/article/pii/S136341270900004. [4] Santos I, Devesa J, Brezo F, Nieves J, Bringas PG “Opem: A static-dynamic approach for machine-learning based malware detection”. In: International Joint Conference CISIS12-ICEUTE 12-SOCO 12 Special Sessions, Springer, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Ostrava, Czech Republic, pp 271–280, 2013. [5] David B, Filiol E, Gallienne K , “Structural analysisof binary executable headers for malware detection optimization”. Journal of Computer Virology and Hacking Techniques Vol. 13(2),pp. 87–93, 2017.//dx.doi.org/10.1007/s11416-016-0274-2. [6] Uossermen, F. “Neurocomputing machinery”, F. Uosserman – Moscow: “Mir” Publisher (in Russian), p.184, 1992. [7] Smagin, A. A. “Intelligent information systems / A.A. Smagin, S.V. Lipatova, A.S. Mel'nichenko”, Ul'janovsk: “UlGU” Publisher, (in Russian), p.136, 2010. [8] Bayer, U. Scalable, “Behavior-Based Malware Clustering / U. Bayer, P. M. Comparetti, C. Hlauschek, C. Kruegel, E. Kirda”, NDSS, Vol. 9, pp. 8–11, 2009. [9] Hinton, G. E. “A fast learning algorithm for deep belief nets”, G. E. Hinton, S. Osindero, Y. W. Teh Neural computation. Vol. 18(7), pp. 1527–1554, 2006. [10] Moser, A. “Limits of static analysis for malware detection”, A. Moser, C. Kruegel, E. Kirda Twenty-Third Annual Computer Security Applications Conference. pp. 421-430, 2007. [11] Srivastava, N. “Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting”, N. Srivastava, G. E. Hinton, A. Krizhevsky, I. Sutskever, R. Salakhutdinov. – Journal of Machine Learning Research, Vol. 15(1), pp. 1929-1958, 2014. [12] Schmind, H. “Probabilistic part-ofispeech tagging using decision trees”, H. Schmind, In New methods in language processing. Routledge Publisher, p.154, 2013. [13] Shi, T. “Unsupervised learning with random forest predictors”, T. Shi, S. Horvath, Journal of Computational and Graphical Statistics Vol. 15(1), pp. 118–138, 2006. [14] Federal Service for Technology and Export Control, “Informacionnoe soobshhenie ob utverzhdenii trebovanij k sredstvam antivirusnoj zashhity” (in Russian) 240/24/3095, 2012. |
Alexander Kozachok
08:00 | 09/02/2017
08:00 | 21/09/2016
11:00 | 25/10/2017
16:00 | 04/08/2024
Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ số, số lượng các phần mềm chương trình được công bố ngày càng lớn. Song hành với đó là việc tin tặc luôn tìm cách phân tích, dịch ngược các chương trình nhằm lấy cắp ý tưởng, bẻ khóa phần mềm thương mại gây tổn hại tới các tổ chức, cá nhân phát triển phần mềm. Đặc biệt, trong ngành Cơ yếu có những chương trình có tích hợp các thuật toán mật mã ở mức mật và tối mật thì việc chống phân tích, dịch ngược có vai trò hết sức quan trọng. Do đó, việc phát triển một giải pháp bảo vệ các chương trình phần mềm chống lại nguy cơ phân tích, dịch ngược là rất cấp thiết.
14:00 | 31/05/2024
Song hành cùng với sự phát triển của công nghệ thông tin thì việc phòng, chống tội phạm cũng đã có những bước tiến mạnh mẽ về công nghệ. Đồng thời cũng tồn tại nhiều bài toán khó và một trong số đó là việc nhận diện nhanh chóng tội phạm, đối tượng tình nghi ở những địa điểm công cộng như bến xe, bến tàu, nhà ga, sân bay,… Giải quyết được bài toán này càng sớm càng tốt sẽ mang lại rất nhiều ý nghĩa trong công tác phòng, chống tội phạm. Bài báo sẽ giới thiệu một giải pháp nhận dạng mặt người dựa trên giải thuật Adaboost và các đặc trưng Haar-like qua đó giúp quá trình phát hiện tội phạm chính xác và nhanh chóng hơn.
09:00 | 04/04/2024
Mạng riêng ảo (VPN) xác thực và mã hóa lưu lượng truy cập mạng để bảo vệ tính bí mật và quyền riêng tư của người dùng ngày càng được sử dụng phổ biến trong cả môi trường cá nhân và doanh nghiệp. Do đó, tính bảo mật của VPN luôn là chủ đề nghiên cứu nhận được nhiều sự quan tâm. Bài báo sẽ trình bày hai tấn công mới khiến máy khách VPN rò rỉ lưu lượng truy cập bên ngoài đường hầm VPN được bảo vệ thông qua khai thác lỗ hổng TunnelCrack. Hai tấn công này đã được xác nhận là có khả năng ảnh hưởng đến hầu hết các VPN của người dùng. Ngoài ra, nhóm tác giả cũng đưa ra các biện pháp đối phó để giảm thiểu các cuộc tấn công lợi dụng lỗ hổng này trong thực tế.
14:00 | 01/03/2024
Giấu tin (steganography) là một kỹ thuật nhúng thông tin vào một nguồn đa phương tiện nào đó, ví dụ như tệp âm thanh, tệp hình ảnh,... Việc này giúp thông tin được giấu trở nên khó phát hiện và gây ra nhiều thách thức trong lĩnh vực bảo mật và an toàn thông tin, đặc biệt là quá trình điều tra số. Thời gian gần đây, số lượng các cuộc tấn công mạng có sử dụng kỹ thuật giấu tin đang tăng lên, tin tặc lợi dụng việc giấu các câu lệnh vào trong bức ảnh và khi xâm nhập được vào máy tính nạn nhân, các câu lệnh chứa mã độc sẽ được trích xuất từ ảnh và thực thi. Nhằm mục đích cung cấp cái nhìn tổng quan về phương thức ẩn giấu mã độc nguy hiểm, bài báo sẽ giới thiệu về kỹ thuật giấu tin trong ảnh và phân tích một cuộc tấn công cụ thể để làm rõ về kỹ thuật này.
08:00 | 11/01/2024 | Chính sách - Chiến lược
09:00 | 10/01/2024 | Giải pháp khác
09:00 | 05/01/2024|Chính sách - Chiến lược
09:00 | 05/01/2024|An ninh – Quốc Phòng
Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ số, số lượng các phần mềm chương trình được công bố ngày càng lớn. Song hành với đó là việc tin tặc luôn tìm cách phân tích, dịch ngược các chương trình nhằm lấy cắp ý tưởng, bẻ khóa phần mềm thương mại gây tổn hại tới các tổ chức, cá nhân phát triển phần mềm. Đặc biệt, trong ngành Cơ yếu có những chương trình có tích hợp các thuật toán mật mã ở mức mật và tối mật thì việc chống phân tích, dịch ngược có vai trò hết sức quan trọng. Do đó, việc phát triển một giải pháp bảo vệ các chương trình phần mềm chống lại nguy cơ phân tích, dịch ngược là rất cấp thiết.
16:00 | 04/08/2024
Có rất nhiều khái niệm về Zero Trust nhưng bạn đã thực sự hiểu về nó? Bài báo này sẽ đưa ra khái niệm dễ hiểu sự hình thành của thuật ngữ Zero Trust, các tác nhân, khu vực cần triển khai Zero Trust...
13:00 | 13/08/2024
