Компания Vigilant применила теорию информации для борьбы с угрозами

Компания Vigilant применила теорию информации для борьбы с угрозами

Специалисты фирмы намерены применять для противодействия вредоносному программному обеспечению математические методы измерения энтропии. Вычисляя степень неопределенности фрагментов в потоке данных, можно обнаруживать аномалии, которые, в свою очередь, способны указать на присутствие опасных приложений или активности злоумышленников.

Так, если последующий фрагмент полностью предсказуем на основании сведений о предыдущих, то можно говорить, что энтропия в рассматриваемом случае имеет нулевое значение. При равновесном выборе из двух вариантов (как в общеизвестном примере с подбрасыванием монеты) степень случайности соответствует одному биту энтропии, и так далее. В защите информации энтропию можно привлекать, скажем, для оценки надежности паролей: если абсолютно случайное кодовое слово, состоящее из восьми произвольных и ни разу не повторяющихся символов, может характеризоваться 52 битами энтропии, то при использовании определенных слов степень неопределенности пароля снижается в среднем до 18 битов - а, следовательно, взломщик может испробовать не все 252 комбинаций, а лишь наиболее вероятные 218 (существенно снизив тем самым время подбора).

Vigilant, однако, использует энтропию для других целей, а именно - для выявления атипичных образцов данных, которые могут быть соотнесены с вредоносным кодом. Похожая тактика успешно применяется в службах защиты от спама: если одна учетная запись отправляет письма на тысячи адресов, не имеющих никакой явной связи ни с ней, ни друг с другом, то можно с высокой степенью уверенности заключить, что рассылка является нежелательной. Эксперты компании уверены, что расчет показателя энтропии может быть столь же эффективно использован для отсеивания вредоносных объектов (поскольку многие инфекции генерируют случайные имена файлов), а также доменов. В частности, по данным Vigilant, степень неопределенности обычного доменного имени изменяется в пределах от 2,5 до 3,9 битов; следовательно, если энтропия превышает уровень в 4 бита, то перед нами, скорее всего, продукт работы вредоносного генератора случайных имен.

Еще один вариант применения соответствующих расчетов - борьба с программными шпионами, которые используются в долговременных атаках повышенной сложности (APT). Чтобы скрыть факт утечки сведений, шпионы часто шифруют информацию перед ее отправкой хозяину, но при передаче используют стандартный протокол HTTP, а не защищенное соединение. Обычный текст на естественном языке имеет невысокие показатели энтропии (например, для английского языка - от 0,6 до 1,5 бит); напротив, шифртекст по самой своей сущности должен характеризоваться как можно более высокой степенью непредсказуемости. Соответственно, если по обычному исходящему соединению вдруг начинают идти потоки данных с высоким показателем энтропии, то это явственно сигнализирует о попытке передать криптованные сведения - что, в свою очередь, вызывает обоснованные подозрения.

PC World

Письмо автору

Яндекс собрал единый антифрод: ботам и накрутчикам станет сложнее

Яндекс начал внедрять «Универсальный антифрод» — единую ИИ-платформу для борьбы с ботами, накрутками и другими видами цифрового мошенничества. Новая система позволяет подключить защиту к сервису за 2-4 дня. Раньше разработка отдельного решения могла занимать несколько месяцев.

К платформе уже подключены десятки сервисов Яндекса, включая Еду, Афишу, Путешествия и приложения с Алисой AI. Сценарии атак у них разные, но суть одна: мошенники пытаются обмануть алгоритмы и получить выгоду.

Например, в Афише система вычисляет ботов, которые массово бронируют билеты на популярные мероприятия. Так перекупщики создают искусственный дефицит, а затем выставляют билеты на других площадках — разумеется, уже с бодрой наценкой.

В Еде антифрод проверяет обращения в службу поддержки. Речь в том числе о случаях, когда злоумышленники многократно жалуются на один заказ в надежде получить компенсацию. После внедрения платформы сервис стал распознавать и блокировать такие обращения более чем в десять раз эффективнее.

В основе системы — нейросеть, аналитические методы и свыше 100 правил, описывающих основные классы атак. Платформа анализирует трафик в реальном времени и подбирает параметры защиты отдельно для каждого сервиса.

Главная фишка решения — централизованное обновление. Если Яндекс обнаружит новую мошенническую схему, защиту можно быстро распространить сразу на все подключённые продукты. Пока мошенники придумывают очередной хитрый план, антифрод уже готовится его испортить.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru