Виявлення шкідливих стеганографічних інструкцій у файлах зображень з використанням ШІ

Abstract

Об’єкт дослідження – системи виявлення замаскованого шкідливого програмного забезпечення у непідозрілих файлах з використанням глибоких нейронних мереж. Предмет дослідження – методи адаптації моделей штучного інтелекту для виявлення корисного навантаження, замаскованого методами цифрової мімікрії. Мета роботи – розробка моделі глибокого штучного інтелекту та її адаптація до задач виявлення зашифрованих шкідливих бітових послідовностей у файлах зображень. Методи дослідження – теоретичні (аналіз методів використання стеганографії для шифрування, аналіз існуючих методів боротьби з цифровою мімікрією), та практичні (розробка моделі виявлення заражених методами стеганографії зображень). Результатом дослідження є ідея архітектури моделі класифікації файлів зображень для відокремлення зображень з корисним навантаженням від звичайних чи нешкідливих.