1- Введение

Появление Интернета, несомненно, принесло обществу множество преимуществ. Однако это также способствовало совершению кибератак против отдельных лиц и корпораций.

Распространенность вредоносного ПО как цифровой угрозы — общепризнанный факт. Он может проникать на различные технологические платформы, такие как компьютеры, мобильные устройства и сети, тем самым ставя под угрозу конфиденциальность, целостность и доступность конфиденциальной информации и финансовых ресурсов. Процедура включает в себя выявление и устранение вредоносного программного обеспечения. Задача обнаружения вредоносных программ является сложной¹. Разработчики вредоносных программ постоянно изобретают новые методы, чтобы избежать обнаружения и оставаться скрытыми.

Динамичный характер ландшафта угроз требует постоянной адаптации мер безопасности. Традиционное антивирусное программное обеспечение и ручной анализ могут оказаться недостаточными для устранения возникающих угроз. Алгоритмы машинного обучения обладают способностью анализировать огромные объемы данных и выявлять закономерности, которые могут ускользать от человеческого наблюдения и антивирусного программного обеспечения. В настоящей статье будут рассмотрены возможности машинного обучения для облегчения и улучшения идентификации вредоносных программ с большей легкостью и точностью ².

Системы могут приобретать знания и улучшать свою производительность без явного программирования для таких целей. Этот процесс включает в себя предоставление алгоритмам значительного объема данных для облегчения идентификации закономерностей и корреляций. Основываясь на этих шаблонах, алгоритмы обладают способностью прогнозировать или определять соответствующий курс действий для новых данных.

Выявление вредоносных программ может быть облегчено за счет использования методов машинного обучения. Благодаря анализу обширных данных о вредоносных программах алгоритмы машинного обучения способны выявлять шаблоны и характеристики вредоносного программного обеспечения. По завершении обучения эти алгоритмы демонстрируют способность точно обнаруживать новые экземпляры вредоносного программного обеспечения ³. Этот подход потенциально может повысить эффективность обнаружения и удаления вредоносных программ, а также облегчить выявление новых угроз безопасности. В последующих разделах будут обсуждаться преимущества и недостатки использования машинного обучения для обнаружения вредоносных программ.

2- Роль машинного обучения в обнаружении вредоносных программ

Машинное обучение — это процесс, который позволяет инструментам автономно приобретать способность изменять свое поведение без явных инструкций. Этот процесс включает в себя предоставление алгоритмам значительного объема данных, чтобы они могли идентифицировать корреляции и ассоциации. Основываясь на этих шаблонах, алгоритмы обладают способностью предвидеть или принимать решения относительно обработки новых данных.

Обычно процесс машинного обучения предполагает включение следующих шагов ⁴:

a) Сбор данных: собирается и организуется большой объем данных таким образом, чтобы это было удобно для анализа.

b) Предварительная обработка данных: данные очищаются и подготавливаются к анализу. Это может включать такие задачи, как удаление дубликатов, обработка отсутствующих значений и преобразование данных в подходящий формат.

c) Извлечение признаков: признаки данных извлекаются для отображения закономерностей и взаимосвязей. Этот этап имеет решающее значение в машинном обучении, поскольку качество функций влияет на точность и эффективность модели.

d) Обучение модели. Алгоритм машинного обучения обучается на извлеченных функциях, чтобы изучить закономерности и взаимосвязи в данных.

д) Оценка модели. Производительность модели оценивается на отдельном наборе данных для проверки ее точности и универсальности.

f) Развертывание модели. Обученная модель развертывается, чтобы делать прогнозы или принимать решения на основе новых данных.

Учитывая непрерывный характер машинного обучения, включение дополнительных данных может повысить производительность модели. Методы машинного обучения можно разделить на три типа: контролируемые, неконтролируемые и основанные на подкреплении. Впоследствии мы рассмотрим, каким образом эти группы могут использоваться для обнаружения вредоносных программ.

3 – Методы обнаружения

Учитывая непрерывный характер машинного обучения, включение дополнительных данных может повысить производительность модели. Существуют различные методы машинного обучения, в том числе контролируемые, неконтролируемые и основанные на подкреплении методы.

Далее мы рассмотрим практическое применение этих категорий при обнаружении вредоносных программ. Существуют различные методологии использования методов машинного обучения для обнаружения вредоносных программ, в том числе:

  • Обнаружение на основе сигнатур. Обнаружение на основе сигнатур сравнивает файл или систему с базой данных сигнатур вредоносных программ. Этот метод обнаруживает известные вредоносные программы, но может не обнаруживать новые угрозы ⁵.
  • Эвристический анализ. Эвристический анализ находит подозрительный код или модели поведения системы. Этот метод может обнаруживать новые угрозы, но также может давать ложные срабатывания ⁶.
  • Обнаружение на основе машинного обучения. Алгоритмы анализируют массивные наборы данных об известных вредоносных программах, чтобы найти шаблоны и атрибуты вредоносных программ. Этот метод может обнаруживать известные и неожиданные угрозы и сокращать время обнаружения и удаления вредоносных программ ⁷.

Вредоносное ПО можно обнаружить до, во время и после атаки с помощью машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения могут просматривать вложения электронной почты или URL-адреса до их загрузки, отслеживать сетевые данные на предмет странного поведения и находить вредоносное ПО на уже зараженных ПК.

В следующих частях мы поговорим о различных методах машинного обучения, используемых для поиска вредоносного ПО, а также об их плюсах и минусах.

  • Контролируемое обучение. Метки данных научили систему отличать вредоносные файлы от безопасных. Он определяет сложные соединения данных и правильно оценивает известные риски. Для этого требуется много помеченной информации, и он может не работать для неизвестных рисков ⁸.
  • Неконтролируемое обучение. Алгоритм учится на структуре данных, а не на метках. Он может обнаруживать неожиданные опасности и выбросы данных. Он может пропустить или неправильно идентифицировать угрозы ⁹.
  • Обучение с подкреплением. Алгоритм получает призы или наказания в зависимости от того, насколько хорошо он работает. Он может реагировать на новые угрозы и учиться на прошлом опыте. Он требует много обучающей информации и может не сработать для рисков, которые трудно предсказать ¹⁰.

В заключение, каждый алгоритм машинного обучения имеет свои плюсы и минусы, и выбранный метод зависит от варианта использования и предоставленных данных.

4- Преимущества и преимущества

Машинное обучение при обнаружении вредоносных программ имеет следующие преимущества:

4.1. Высокая точность. Алгоритмы машинного обучения могут находить вредоносное ПО, если они обучены большому количеству помеченных вредоносных и безопасных файлов. Это позволяет избавиться от ложных срабатываний и отклонений и предотвратить проникновение вредоносных программ ¹¹.

4.2. Автоматизация. Вредоносное ПО может быть обнаружено автоматически с помощью алгоритмов машинного обучения, что экономит время и ресурсы специалистов по безопасности. Это хорошо для больших систем с большим трафиком и возможными рисками ¹².

4.3. Адаптивность. Алгоритмы, использующие машинное обучение, могут адаптироваться к новым опасностям и учиться на своих прошлых ошибках. Модернизированные и переобученные модели машинного обучения могут выявлять новые болезни ¹³.

4.4. Скорость. Системы машинного обучения могут быстро просматривать большие наборы данных, находить угрозы и принимать меры. Быстрое время отклика может предотвратить утечку данных и другие проблемы безопасности в кибербезопасности ¹⁴.

4.5. Масштабируемость. Алгоритмы, использующие машинное обучение, могут анализировать огромные объемы данных и находить ошибки в крупномасштабных системах. Это может повысить безопасность бизнеса ¹⁵.

Машинное обучение может повысить скорость, точность, адаптивность и масштабируемость идентификации вредоносных программ. Это может помочь предотвратить заражение вредоносным ПО и другие проблемы с безопасностью. Вот несколько способов, с помощью которых машинное обучение может повысить точность и скорость обнаружения вредоносных программ:

a) Извлечение признаков:

Функции, связанные с вредоносным ПО, можно извлечь с помощью методов машинного обучения. Размер, тип и поведение являются примерами. Алгоритмы машинного обучения могут выявлять тенденции вредоносных программ, анализируя эти функции, повышая точность и скорость обнаружения вредоносных программ ¹⁶.

б) Распознавание образов:

Системы машинного обучения могут обнаруживать шаблоны данных, которые упускают из виду люди. Алгоритмы машинного обучения могут находить тенденции вредоносного ПО в массивных наборах данных. Типы файлов, сетевой трафик и поведение могут быть шаблонами. Эти шаблоны помогают системам машинного обучения быстрее и точнее обнаруживать вредоносное ПО¹⁷.

c) Учимся на собственном опыте:

Системы машинного обучения могут обнаруживать шаблоны данных, которые упускают из виду люди. Алгоритмы машинного обучения могут находить тенденции вредоносного ПО в массивных наборах данных. Типы файлов, сетевой трафик и поведение могут быть шаблонами. Эти шаблоны помогают системам машинного обучения быстрее и точнее обнаруживать вредоносное ПО ¹⁸.

d) Анализ в реальном времени:

Алгоритмы машинного обучения могут быстро анализировать большие наборы данных для обнаружения угроз и реагирования на них. Алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать вредоносные программы в режиме реального времени, анализируя сетевой трафик и другие данные. Это предотвращает вредоносное ПО и другие инциденты безопасности ¹⁹.

e) Автоматизация:

Алгоритмы машинного обучения могут автоматизировать обнаружение вредоносных программ, экономя время и ресурсы специалистов по безопасности. Алгоритмы машинного обучения могут быстро анализировать большие наборы данных и выявлять опасности путем автоматического обнаружения. Это может повысить безопасность организации ²⁰.

Извлечение функций, распознавание шаблонов, изучение опыта, анализ в реальном времени и автоматизация могут повысить точность и скорость обнаружения вредоносных программ. Алгоритмы машинного обучения могут быстро и эффективно выявлять угрозы, предотвращая заражение вредоносным ПО и другие события безопасности.

5 — Реальные случаи

Вот некоторые реальные инициативы по обнаружению вредоносных программ с помощью машинного обучения с бюджетами и статистикой:

5.1. Расширенная защита от угроз Microsoft Defender:

Этот облачный инструмент безопасности обнаруживает и предотвращает сложные вредоносные программы с помощью машинного обучения. Microsoft Defender ATP выявляет более 7 миллионов вредоносных программ в месяц с уровнем обнаружения 99 %. Сообщается, что стоимость проекта составляет 1 миллиард долларов ²¹.

5.2. Сайланс:

Cylance использует машинное обучение для обнаружения и предотвращения атак вредоносных программ на конечные точки. Программа стоимостью 200 миллионов долларов с момента своего дебюта остановила более 9,5 миллионов атак ²².

5.3. Symantec Endpoint Protection:

Алгоритмы машинного обучения предотвращают угрозы вредоносных программ в системе безопасности конечных точек Symantec. Symantec утверждает, что ее алгоритмы машинного обучения могут предотвратить 99,9% атак нулевого дня. Сообщается, что стоимость проекта составляет 1,2 миллиарда долларов²³.

5.4. Пало-Альто Сети:

WildFire от Palo Alto Networks обнаруживает и предотвращает атаки вредоносных программ с помощью алгоритмов машинного обучения. Стартап утверждает, что его алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать и предотвращать атаки вредоносных программ за 5 минут с точностью 99%. Сообщается, что стоимость проекта составляет 750 миллионов долларов²⁴.

5.5. Cisco AMP для конечных точек:

Cisco AMP for Endpoints использует машинное обучение для обнаружения и предотвращения атак вредоносного ПО. Cisco утверждает, что ее алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать и предотвращать атаки вредоносных программ с точностью 99 % за 3 секунды. Сообщается, что стоимость проекта составляет 2 миллиарда долларов²⁵.

Подобные проекты обнаружения вредоносных программ на основе машинного обучения сегодня широко распространены. Машинное обучение будет играть все более важную роль в обнаружении и предотвращении вредоносных программ по мере развития и усложнения киберугроз.

6. Заключение

В заключение можно сказать, что машинное обучение может улучшить обнаружение угроз и реагирование на них за счет более быстрой и точной идентификации вредоносных программ. Машинное обучение способно выявлять закономерности и аномалии в огромном количестве данных, что позволяет предприятиям быстро выявлять потенциальные риски и реагировать соответствующим образом. Для эффективного обнаружения вредоносного ПО с помощью машинного обучения крайне важно иметь качественные обучающие данные. Чрезмерное доверие к автоматизированным системам может не дать точных результатов, и существует риск злонамеренных атак со стороны злоумышленников. Для организаций важно тщательно оценить преимущества и недостатки внедрения машинного обучения в свои операции по обеспечению безопасности. Необходимо принять меры для уменьшения угроз и обеспечения надлежащего функционирования систем мониторинга. Использование машинного обучения для обнаружения вредоносных программ подчеркивает его потенциал для повышения безопасности, подчеркивая важность непрерывных исследований и разработок в этой области.