STAMINA — новый метод детектирования вредоносов от Microsoft и Intel

STAMINA — новый метод детектирования вредоносов от Microsoft и Intel

STAMINA — новый метод детектирования вредоносов от Microsoft и Intel

Специалисты двух техногигантов Microsoft и Intel разработали новый подход к детектированию вредоносных программ. Ключевыми особенностями этого подхода стали глубокое обучение и представление вредоносов в виде графических изображений.

Технология Microsoft и Intel получила имя «STAtic Malware-as-Image Network Analysis» (коротко — STAMINA), в её основе лежит предыдущая работа Intel по классификации вредоносных программ.

Специалисты разработали STAMINA вокруг исследования бинарных файлов зловредов, представленных в виде изображения в градациях серого. В процессе эксперты выяснили, что между таким изображениями вредоносных программ одного семейства есть определённое структурное сходство.

По аналогии: существуют такие же различия между вредоносами разных семейств, а также, что немаловажно, между злонамеренными и безобидными программами.

В посвящённой STAMINA статье специалисты утверждают, что классический метод детектирования вредоносов с помощью сигнатур со временем затрудняется непрерывным увеличением количества образцов вредоносного кода.

STAMINA включает четыре шага: предварительная обработка (конвертация изображения), обучение (transfer learning), оценка и интерпретация.

Первый шаг подразумевает преобразование пикселей (каждый байт получает значение между 0 и 255), создание новой формы (пиксели получают два основных значения — ширина и высота) и изменение размера.

Далее в дело вступает машинное обучение, призванное подготовить классификатор вредоносных программ для выполнения выделенных ему функций.

Предпоследний шаг (оценка) требует от исследователей пристального внимания к надёжности метода: процент ложных срабатываний, точность детектирования, F-мера и т. п. По словам специалистов, исследование проводилось на базе Microsoft, содержащей 2,2 млн хешей бинарников вредоносных программ.

Тестирование показало, что STAMINA может обеспечить 99,09% точных детектов. Ложных срабатываний при этом получилось 2,58%. Следует отметить, что новый способ подходит только для приложений малого размера, поскольку STAMINA с трудом сможет конвертировать «миллионы пикселей в JPEG-изображения».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В WinRAR закрыли уязвимость, позволяющую обойти MotW с помощью симлинка

Опубликованы детали уязвимости в WinRAR, которую разработчик архиватора устранил в конце прошлого месяца. Проблема позволяет обойти защиту Mark-of-the-Web (MotW) и скрытно выполнить вредоносный код в Windows.

Согласно записи на специализированном сайте японской CERT, причиной появления уязвимости CVE-2025-31334 является некорректная обработка символических ссылок (симлинков). При дефолтных настройках Windows создавать их могут только админы.

Подготовив архив с симлинком, указывающим на исполняемый файл, злоумышленник мог разослать его по почте или раздавать с сайта, придумав приманку. В Windows такие загрузки обычно вызывают срабатывание MotW, и юзеру выводится предупреждение о потенциально опасном контенте.

Наличие уязвимости в WinRAR позволяло обойти эту меру защиты: симлинк можно было извлечь, открыть и не увидеть при этом привычного алерта. В итоге автор атаки мог протащить в систему любого зловреда, украсть конфиденциальные данные, обеспечить себе удаленный доступ, изменять и удалять критически важные файлы.

Патч для CVE-2025-31334 включен в состав сборки 7.11, пользователям WinRAR рекомендуется обновить продукт.

Похожую уязвимость в конце прошлого года устранили в 7-Zip.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru