ML erkennt Malware-Ausbruch über nur ein einziges Sample

von Trend Micro

Machine Learning (ML) ist zu einem wichtigen Bestandteil der modernen Cybersicherheitslandschaft geworden. Üblicherweise werden dafür enorme Mengen an Bedrohungsdaten gesammelt und verarbeitet, damit Sicherheitslösungen neue und einzigartige Malware-Varianten schnell und präzise erkennen und analysieren können, ohne umfangreiche Ressourcen zu benötigen. ML-Algorithmen werden dafür typischerweise mithilfe riesiger Datensets trainiert. Deshalb stellen Malware-Ausbrüche eine Herausforderung für das ML im Sicherheitsbereich dar, denn in den kritischen ersten Stunden stehen nur wenige Samples zur Verfügung.

Trend Micro hat eine Studie zusammen mit Forscher der Federation University Australia durchgeführt, im Rahmen deren die Forscher aufzeigen, wie ML-Technologie eine Malware-Variante erkennen kann, obwohl nur wenige oder ein einziges Sample zur Verfügung stehen. Im Whitepaper „Generative Malware Outbreak Detection“ erklärt Trend Micro im Detail eine Methode, die Fähigkeiten des adversarial neuronalen Netzwerks bei der Analyse von Merkmalen nutzt, die aus API-Call Ereignissen von Malware-Samples extrahiert wurden. Daraus werden genaue Darstellungen von Malware-Varianten erstellt, die sich von bisher nicht gesichteten gutartigen Samples unterscheiden.

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