Програмні засоби розпізнавання шкідливого програмного забезпечення з використанням машинного навчання

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка програмних засобів виявлення шкідливого програмного забезпечення з використанням методів машинного навчання. У ході виконання кваліфікаційної роботи обрано та застосовано методи вилучення та представлення ознак, а також оцінено алгоритми машинного навчання. Як метод представлення ознак обрано комбіновану матрицю, що визначає частоту успішних та невдалих викликів API разом із кодами повернення. Ця репрезентація обрана через відображення фактичної поведінки файлу та об’єднання інформації про різноманітні системні зміни, включаючи модифікації реєстру та файлів, на відміну від інших методів. Порівняльний аналіз існуючих підходів до виявлення шкідливого програмного забезпечення виявив обмеженість традиційних методів на основі сигнатур у протидії сучасним загрозам. Шкідливе програмне забезпечення нового покоління, що використовує методи обфускації, поліморфізму та метаморфізму, потребує принципово нових підходів до виявлення та класифікації.