Análise de comportamento de malware utilizando redes neurais recorrentes - uma abordagem por intermédio da previsão de opcodes
A internet é palco de milhares de ataques cibernéticos todos os dias. Uma das maiores ameaças que afetam empresas e até usuários comuns são malware. Companhias de antivírus tentam aumentar a eficácia dos métodos de detecção de vírus, mas o grande aumento do número de variações de malware c...
| Main Authors: | Gomes de Albuquerque, Davi, de Queiroz Vieira, Lincoln, Sant ́Ana, Ricardo, Duarte, Julio Cesar |
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| Format: | Online |
| Language: | por |
| Published: |
Instituto Militar de Engenharia (IME)
2021
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| Online Access: |
http://ebrevistas.eb.mil.br/CT/article/view/6914 |
| Tags: |
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| Summary: |
A internet é palco de milhares de ataques cibernéticos todos os dias. Uma das maiores ameaças que afetam empresas e até usuários comuns são malware. Companhias de antivírus tentam aumentar a eficácia dos métodos de detecção de vírus, mas o grande aumento do número de variações de malware com o uso de técnicas como ofuscação aumenta a cada dia, tornando seu trabalho cada vez mais complexo. A utilização de redes neurais tem se mostrado cada vez mais presente na construção de algoritmos decisórios, inclusive na definição de classificadores de malware. Esse trabalho tem o objetivo de aplicar redes neurais recorrentes para prever os opcodes de um malware e, em seguida, classificá-los. Essa abordagem é inovadora pois, nos trabalhos analisados, não encontramos uma solução que utilize a predição de opcodes como entrada para um classificador de família de malware. O classificador de famílias obteve uma acurácia média de 92%. |
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