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May 13, 2020 2:29 AM ET

Microsoft und Intel verwandeln Malware in Bilder, um mehr Bedrohungen zu erkennen


iCrowd Newswire - May 13, 2020

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Microsoft und Intel haben einen neuartigen Ansatz, um Malware zu klassifizieren: sie zu visualisieren. Sie arbeiten an STAMINA (Static Malware-as-Image Network Analysis) zusammen, einem Projekt, das nicht autorisierten Code in Graustufenbilder umwandelt, damit ein Deep-Learning-System sie untersuchen kann. Der Ansatz konvertiert die binäre Form einer Eingabedatei in einen einfachen Stream von Pixeln und verwandelt dies in ein Bild mit Dimensionen, die je nach Aspekten wie der Dateigröße variieren. Ein geschultes neuronales Netzwerk bestimmt dann, was (wenn überhaupt) die Datei infiziert hat.

ZDNet stellte fest, dass die KI auf die riesige Menge an Daten trainiert wird, die Microsoft von Windows Defenders-Installationen gesammelt hat. Die Technologie benötigt keine Pixel-für-Pixel-Nachbildungen von Viren in voller Größe, was sinnvoll ist, wenn große Malware leicht in gigantische Bilder übersetzt werden könnte.

STAMINA hat sich bisher als weitgehend effektiv erwiesen, mit etwas mehr als 99 Prozent Genauigkeit bei der Klassifizierung von Malware und einer falsch positiven Rate von etwas weniger als 2,6 Prozent. Sie hat jedoch ihre Grenzen. Es funktioniert gut mit kleinen Dateien, aber es kämpft mit größeren.

Mit genügend Verfeinerung, aber, dies könnte sehr nützlich sein. Die meisten Malware-Erkennung basiert auf das Extrahieren von binären Signaturen oder Fingerabdrücke, aber die schiere Anzahl von Signaturen macht das unpraktisch. Dies könnte helfen, Anti-Malware-Tools effektiv zu halten und reduzieren die Chancen von Sicherheitsbedrohungen rutschen Vergangenheit Verteidigung.

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Jon Fingas



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