Моделі автоматизованого аналізу та діагностування поліморфних вірусів у комп'ютерних системах та мережах - Саприкін, О. С. (ХНУРЕ, 2021)
Мета дослідження – істотне зменшення часу і вартості розпізнавання поліморфних мутаторів шляхом розробки і впровадження федеративної архітектури cloud-edge комп'ютингу на основі ML-sandbox і векторно- огічних методів пошуку zero-day шкідливих кодів для захисту інфраструктури кіберфізичного простору. Поліморфний мутатор – механізм управління логічною і синтаксичною модифікацією коду шкідливої програми для її маскування від детектування існуючими антивірусними сервісами. Наукова новизна результатів досліджень: 1) Вперше запропоновано федеративну ML-архітектуру sandbox комп'ютингу. 2) Удосконалено структурну модель ML-комп'ютингу. 3) Удосконалено матрично-логічний метод діагностування шкідливих кодів. 4) Удосконалено векторно-матричний метод діагностування шкідливих кодів. 5) Вперше запропоновано методи: детектування модифікованих шкідливих кодів; детектування досліджуваного зразка заздалегідь встановленими антивірусними рішеннями; діагностування поліморфних шкідливих програм за допомогою Yara правил; створення URL сигнатур нового покоління, що дає можливість скоротити розмір бази даних на 75%. The aim of the study is to significantly reduce the time and cost of recognizing polymorphic mutators by developing and implementing a federated cloud-edge computing architecture based on ML-sandbox and vector-logical methods for finding zero-day malicious codes to protect cyberspace infrastructure. Scientific novelty of research results: 1) Рroposed a federal ML-architecture sandbox computing. 2) Improved structural model of ML-computing. 3) Improved matrix- logical method of diagnosing malicious code. 4) Improved vector-matrix method of diagnosing malicious codes. 5) Рroposed methods: detection modified malicious codes; detection of the test sample by pre-installed anti-virus solutions; diagnosing polymorphic malware using Yara rules; creation of URLs of signatures of new generation, it allows to reduce the size of a database by 75%.
Keywords: федеративне машинне навчання; «пісочниця» шкідливого програмного забезпечення; хмарна «пісочниця»; хмарні обчислення; кіберфізична система; логічно-векторний аналіз; ML-обчислення; виявлення шкідливого програмного забезпечення; federated machine learning; malware sandbox; cloud sandbox; cloud-edge computing; malware; cyber physical system; signature; logic-vector analysis; ML-computing; malware detection