Предложен новый метод выявления вредоносных программ для Android

Предложен новый метод выявления вредоносных программ для Android

Он основан на непрерывном машинном обучении и способен на ходу приспосабливаться к новым угрозам. При тестировании метод показал более высокую точность, чем существующие аналоги.

В работе, опубликованной на archive.org, сингапурские учёные рассматривают особенности разработанной ими технологии и её отличия от предшественников — других методов выявления вредоносных программ при помощи машинного обучения.

Сначала такие методы, как правило, определяют особенности анализируемого приложения — например, выполняемые ими системные вызовы и обращения к программным интерфейсам или используемые ресурсы и привилегии. Затем эти данные передают готовому классификатору, который знаком с характерными чертами вредоносных программ. Он изучает их и выносит вердикт: есть опасность или нет, пишет xakep.ru.

Авторы работы полагают, что это заведомо порочный подход. Он подразумевает, что признаки вредоносных программ, которым обучили классификатор, не меняются. В действительности вредоносные программы постоянно эволюционируют. Из-за этого точность классификаторов падает.

Чтобы не оставать от противника, классификаторы необходимо постоянно переучивать. Однако для пакетного обучения нового классификатора нужно перемолоть чудовищный объём информации. Это делает частое переучивание непрактичным.

Предложенная сингапурскими исследователями технология, получившая название DroidOL, использует не пакетное, а непрерывное (online) машинное обучение, пассивно-агрессивный классификатор и анализ графа межпроцедурного потока управления.

На первой стадии DroidOL проводит статический анализ приложений для Android, строит графы межпроцедурного потока управления и помечает вершины, которые обращаются к потенциально опасным программным интерфейсам.

Затем технология использует ядро графа Вейсфейлера-Лемана, чтобы идентифицировать те части графов межпроцедурного потока управления, которые соответствуют потенциально опасному поведению.

Полученный набор данных применяется для обучения пассивно-агрессивного классификатора. Если при обучении он неверно классифицирует приложение, в него вносятся изменения. При отсутствии ошибок изменений не происходит.

После завершения первоначального обучения классификатор готов для практического использования. В дальнейшем классификатор будет искать вредоносные программы и в то же время замечать и адаптироваться к новым чертам вредоносных программ. Его не нужно переучивать, чтобы он не устарел.

Исследователи реализовали DroidOL на базе Soot, популярного средства статического анализа приложений для Android, и библиотеки Scikit-learn, упрощающей реализацию алгоритмов машинного обучения. Величина программы составила около 15,6 тысяч строк кода на Java и Python.

Эффективность DroidOL протестировали на базе, состоящей из 87 тысяч с лишним приложений для Android. Он показал верный результат в 84,29% случаев. Это более чем на 20% лучше, чем алгоритмы Drebin и Allix et. al. при типичных настройках пакетного обучения, и на 3% лучше, чем при постоянном переучивании.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Александр Осипов занял пост директора по продуктовому портфелю RED Security

RED Security объявила о назначении Александра Осипова директором по продуктовому портфелю компании. Александр Осипов обладает более чем 10-летним опытом работы в отрасли информационных технологий и кибербезопасности.

До прихода в RED Security он пять лет возглавлял направление облачных и инфраструктурных решений оператора «Мегафон».

Александр Осипов начал карьеру в ИТ в 2013 году. Он начал с позиции менеджера по маркетингу российского провайдера облачных сервисов NGENIX. Затем участвовал в запуске и развитии ИТ- и ИБ-сервисов NGENIX.

В 2017 году Александр перешел в «Мегафон», где начал заниматься развитием платформенных решений для корпоративного бизнеса. В «Мегафоне» Осипов начинал с должности специалиста по продуктам в сфере сетевых технологий и кибербезопасности, а покинул компанию директором по облачным и инфраструктурным решениям.

В этой роли Александр отвечал за продуктовую стратегию «Мегафона» в сегментах облачных продуктов, сервисов кибербезопасности, сетевых и IoT-решений для коммерческого и государственного сектора.

Под руководством Александра Осипова в «Мегафоне» были успешно запущены и выведены на как минимум безубыточность платформа «МегаФон Облако», сервисы центра мониторинга и реагирования на кибератаки (SOC), управляемые сервисы кибербезопасности (MSS) и другие решения компании сферы ИТ и ИБ. Эти сервисы были отмечены отраслевыми премиями, включая Digital Leaders Award и «Большая цифра».

В RED Security Александр Осипов будет отвечать за управление портфелем продуктов, технологическое сопровождение и развитие сервисов, причем как новых решений, так и модернизация уже имеющихся в соответствии с требованиями рынка.

«Александр обладает многолетним опытом управления продуктовым портфелем по кибербезопасности в крупнейших российских компаниях. Он ориентируется на создание комплексного предложения в сфере защиты от киберугроз, опираясь при этом как на мировые технологические тренды, так и на актуальные потребности российских заказчиков из корпоративного сегмента. Мы рады приветствовать Александра в нашей команде и уверены, что его опыт поможет компании реализовать стратегию по формированию открытой экосистемы ИБ-решений и экспертизы для надёжной защиты бизнеса. Кроме того, успех направлений кибербезопасности, за которые Александр отвечал в других компаниях, подтверждает, что он сможет достичь амбициозных целей RED Security по достижению высочайшего уровня наших сервисов», – подчеркнул Иван Вассунов, генеральный директор компании RED Security.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru