Originalartikel von Weimin Wu, Threat Analyst
Die Geschichte der Anti-Malware-Lösungen zeigt, dass für jede neue Erkennungstechnik Angreifer eine neue Vermeidungsmethode bereitstellen. Als signaturbasierte Erkennung entwickelt wurde, nutzten die Cyberkriminellen Packer, Kompressoren, Metamorphismus, Polymorphismus und Verschleierung, um nicht entdeckt zu werden. Mittlerweile haben sie API-Hooking und Code Injection im Arsenal, um Verhaltenserkennung zu umgehen. Als Sicherheitslösungen anfingen, Machine Learning (ML) einzusetzen, war zu erwarten, dass Cyberkriminelle neue Tricks dagegen entwickeln werden. Um den Bösen voraus zu sein, lässt sich ein ML-System über die Generierung von Adversarial Samples gegen die Vermeidungstaktiken aufrüsten.
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