Τι αναζητά ένα πρόγραμμα ανίχνευσης κακόβουλου λογισμικού;

Τα προγράμματα ανίχνευσης κακόβουλου λογισμικού χρησιμοποιούν μια ποικιλία τεχνικών για τον εντοπισμό κακόβουλου λογισμικού. Ψάχνουν για διάφορους βασικούς δείκτες, συχνά σε συνδυασμό:

Ανίχνευση με βάση την υπογραφή: Αυτή είναι η πιο παραδοσιακή μέθοδος. Το πρόγραμμα διατηρεί μια βάση δεδομένων γνωστών "υπογραφών" των γνωστών "υπογραφών" - μοναδικά αποσπάσματα κώδικα ή μοτίβα που χαρακτηρίζουν συγκεκριμένα δείγματα κακόβουλου λογισμικού. Εάν ένα αρχείο ή μια διαδικασία ταιριάζει με μια γνωστή υπογραφή, έχει επισημανθεί ως κακόβουλο. Αυτό είναι αποτελεσματικό ενάντια στο γνωστό κακόβουλο λογισμικό, αλλά άχρηστο ενάντια σε νέες, προηγουμένως αόρατες απειλές.

Ευρετική ανάλυση (ανίχνευση συμπεριφοράς): Αυτή η μέθοδος παρατηρεί τη συμπεριφορά * ενός προγράμματος και όχι μόνο του κώδικα. Ύποπτες δραστηριότητες, όπως:

* Μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση σε αρχεία ή πόρους συστήματος: Προσπαθώντας να διαβάσετε ευαίσθητα αρχεία, να τροποποιήσετε τις ρυθμίσεις του συστήματος ή να αποκτήσετε πρόσβαση στο δίκτυο χωρίς άδεια.

* ασυνήθιστη δραστηριότητα δικτύου: Σύνδεση με γνωστούς διακομιστές εντολών και ελέγχου, στέλνοντας μεγάλες ποσότητες δεδομένων ή καθορίζοντας ασυνήθιστες συνδέσεις.

* Αυτο-αναστολή ή διάδοση: Δημιουργώντας αντίγραφα του εαυτού του, εξαπλώνεται σε άλλα αρχεία ή συστήματα.

* Προσπαθεί να απενεργοποιήσει το λογισμικό ασφαλείας: Προσπαθώντας να σταματήσετε το Antivirus, τα τείχη προστασίας ή άλλα εργαλεία ασφαλείας.

* Χειρισμός μνήμης: Τροποποίηση κρίσιμης μνήμης του συστήματος με τρόπους που υποδηλώνουν κακόβουλη πρόθεση.

* Πολυμορφική ή μεταμορφωμένη συμπεριφορά: Αλλαγή του δικού του κώδικα για να αποφύγει την ανίχνευση με βάση την υπογραφή.

sandboxing: Αυτή η τεχνική εκτελεί ύποπτα αρχεία σε ένα ελεγχόμενο, απομονωμένο περιβάλλον (ένα "sandbox") για να παρατηρήσει τη συμπεριφορά τους χωρίς να διακινδυνεύσει τη ζημιά στο κύριο σύστημα. Αυτό επιτρέπει την πιο εμπεριστατωμένη ανάλυση του δυνητικά κακόβουλου κώδικα.

Μηχανική μάθηση (ML) και τεχνητή νοημοσύνη (AI): Αυτές οι προηγμένες τεχνικές αναλύουν τεράστια ποσά δεδομένων (κωδικός, επισκεψιμότητα δικτύου, συμπεριφορά) για τον εντοπισμό μοτίβων και ανωμαλιών ενδεικτικές του κακόβουλου λογισμικού. Τα μοντέλα ML μπορούν να μάθουν να αναγνωρίζουν νέες και εξελισσόμενες απειλές κακόβουλου λογισμικού που ενδέχεται να χάσουν οι μεθόδους που βασίζονται σε υπογραφή. Συχνά αναζητούν στατιστικές παρατυπίες ή λεπτές δείκτες που μπορεί να παραβλέψει ένας ανθρώπινος αναλυτής.

Στατική ανάλυση: Εξετάζοντας τον κώδικα ενός προγράμματος * χωρίς * την πραγματική εκτέλεση του. Αυτό περιλαμβάνει την αναζήτηση ύποπτων μοτίβων κώδικα, κλήσεων λειτουργιών ή χρήσης API που συχνά συνδέονται με κακόβουλη δραστηριότητα.

Άλλοι δείκτες:

* Κωδικός obfuscation: Ενώ δεν είναι εγγενώς κακόβουλα, υπερβολικά περίπλοκα ή κακοποιημένος κώδικας μπορεί να είναι μια κόκκινη σημαία, υποδηλώνοντας μια προσπάθεια να κρύψει κακόβουλη λειτουργικότητα.

* Συσκευασία/συμπίεση: Το κακόβουλο λογισμικό είναι συχνά συμπιεσμένο ή συσκευασμένο για να καταστήσει μικρότερο και πιο δύσκολο να αναλυθεί. Αυτό το ίδιο δεν είναι κακόβουλο, αλλά μπορεί να είναι ένας ύποπτος δείκτης.

* Ψηφιακές υπογραφές (ή έλλειψη αυτών): Το νόμιμο λογισμικό έχει συχνά μια ψηφιακή υπογραφή που επαληθεύει την αυθεντικότητά του. Η απουσία υπογραφής μπορεί να είναι ένα προειδοποιητικό σημάδι.

Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η ανίχνευση κακόβουλου λογισμικού είναι μια συνεχής κούρσα εξοπλισμών. Οι προγραμματιστές κακόβουλου λογισμικού προσπαθούν συνεχώς να αποφεύγουν την ανίχνευση, οδηγώντας σε συνεχή εξέλιξη των τεχνικών ανίχνευσης. Ένα ολοκληρωμένο πρόγραμμα ανίχνευσης κακόβουλου λογισμικού θα χρησιμοποιεί συνήθως ένα συνδυασμό αυτών των μεθόδων για τη μεγιστοποίηση της αποτελεσματικότητας.