Les signaux comportementaux qui améliorent la détection des chevaux de Troie malveillants - Help Net Security

Les analystes de logiciels malveillants passent beaucoup de temps à décider quels signaux provenant d’une exécution sandbox valent la peine d’être conservés. Un échantillon exécuté dans un environnement contrôlé peut générer des centaines d'attributs mesurables couvrant la structure des fichiers, les modifications du registre, le comportement des processus et le trafic réseau. La plupart de ces attributs ajoutent du bruit. Une étude récente examine ce problème en détail, et ce qui retient l'attention des défenseurs en activité est la sélection des fonctionnalités, et non le modèle d'apprentissage en profondeur qui y est associé.

Ce que l’étude avait pour objectif de faire

L’équipe a construit un cadre de détection pour les passerelles IoT basées sur Windows et industrielles. Ils ont assemblé 3 000 exécutables Windows, les ont exécutés chacun dans le bac à sable ANY.RUN et ont enregistré des données comportementales, statiques et au niveau du réseau pour chaque ...
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