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 https://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. https://doi.org/10.1016/j.istr.2009.03.003 http://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.http://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
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.
08:00 | 21/12/2023
Theo số liệu của DataReportal, hiện Việt Nam đang có khoảng 49,9 triệu người sử dụng mạng xã hội TikTok, xếp thứ 6 trên 10 quốc gia có số người sử dụng TikTok nhiều nhất thế giới. Đáng chú ý là mạng xã hội này đang dần chiếm lĩnh thị trường nhờ vào những đoạn video có nội dung đa dạng mang tính "gây nghiện", thu hút mọi lứa tuổi trong đó có trẻ em. Tuy nhiên không như những mạng xã hội khác, TikTok thường xuyên bị cáo buộc việc gây ra những rủi ro nghiêm trọng về bảo mật và quyền riêng tư của người dùng. Thời gian qua đã có ít nhất 10 quốc gia cấm sử dụng ứng dụng này, trong đó có những nguyên nhân là do Tiktok gây ảnh hưởng nghiêm trọng tới suy nghĩ và hành động của trẻ em.
10:00 | 15/09/2023
Thư rác hay email spam là một vấn nạn lớn hiện nay, chúng đã xuất hiện từ rất lâu cùng với sự phát triển của Internet và không chỉ gây phiền nhiễu, tốn thời gian mà còn có thể chứa một số nội dung nguy hiểm. Ước tính có tới 94% phần mềm độc hại được phân phối dưới dạng email spam, một số nguy cơ tiềm ẩn khác bao gồm phần mềm gián điệp, lừa đảo và mã độc tống tiền. Trong bài viết này sẽ thông tin đến bạn đọc cách nhận biết thư rác và ngăn chặn thư rác không mong muốn.
14:00 | 22/08/2023
Trong sự phát triển mạnh mẽ của các trang mạng nói riêng và công nghệ thông tin nói chung, vấn đề an ninh, an toàn thông tin cũng trở thành một trong những thách thức lớn. Một trong những mối nguy cơ gây tác động đến nhiều hệ thống mạng vẫn chưa xử lý được triệt để trong nhiều năm qua chính là các hoạt động tấn công từ chối dịch vụ (DoS), một thủ đoạn phổ biến của tin tặc nhằm cản trở hoặc gây rối loạn hoạt động của mạng máy tính, mạng viễn thông, Internet và thiết bị số. Bài báo phân tích thực trạng và các thủ đoạn tấn công DoS, đồng thời nêu lên thách thức trong đảm bảo an ninh, an toàn thông tin trên cổng thông tin điện tử dịch vụ công của các cơ quan nhà nước và các doanh nghiệp trong thời gian qua. Từ đó, đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả bảo đảm an ninh, an toàn thông tin cho cổng thông tin điện tử trên mạng Internet trong thời gian tới.
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
Lược đồ chữ ký số dựa trên hàm băm là một trong những lược đồ chữ ký số kháng lượng tử đã được Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Mỹ (NIST) chuẩn hóa trong tiêu chuẩn đề cử FIPS 205 (Stateless Hash Based Digital Signature Standard) vào tháng 8/2023. Bài báo này sẽ trình bày tổng quan về sự phát triển của của lược đồ chữ ký số dựa trên hàm băm thông qua việc phân tích đặc trưng của các phiên bản điển hình của dòng lược đồ chữ ký số này.
09:00 | 01/04/2024
Những ngày gần đây, liên tục các kênh YouTube với lượng người theo dõi lớn như Mixigaming với 7,32 triệu người theo dõi của streamer nổi tiếng Phùng Thanh Độ (Độ Mixi) hay Quang Linh Vlogs - Cuộc sống ở Châu Phi với 3,83 triệu người theo dõi của YouTuber Quang Linh đã bị tin tặc tấn công và chiếm quyền kiểm soát.
10:00 | 22/04/2024
