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Microsoft e Intel estão trabalhando em nova tecnologia para detecção de malware

A Microsoft e a Intel estão trabalhando juntas em um novo projeto de pesquisa: o projeto STAMINA (do inglês “Rede de Análise de Malware Estático como Imagem”). Com este projeto, aas companhias estão explorando um novo método para detectar e classificar malware. O STAMINA usa uma técnica que converte malware em imagens em escala de cinza. Essas imagens …

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A Microsoft e a Intel estão trabalhando juntas em um novo projeto de pesquisa: o projeto STAMINA (do inglês “Rede de Análise de Malware Estático como Imagem”). Com este projeto, aas companhias estão explorando um novo método para detectar e classificar malware.

O STAMINA usa uma técnica que converte malware em imagens em escala de cinza. Essas imagens podem ser digitalizadas em busca de padrões estruturais e de textura específicos para malware. A equipe de pesquisa afirma que o STAMINA possui 99,07% de precisão para identificar e classificar amostras de malware. Além disso, 2,58% incorretamente é rotulado como infectado pelo algoritmo. “Os resultados certamente incentivam o uso de um profundo aprendizado de transferência para classificar malware”, disseram Jugal Parikh e Marc Marino, dois pesquisadores que fazem parte da equipe da Microsoft. 

De acordo com a equipe de pesquisa Intel-Microsoft, todo o processo segue algumas etapas simples. Na primeira etapa, a técnica pega um arquivo e converte o formato binário ((isto é, uma série de zeros e uns) em um único fluxo de dados representando gráficos 1D, isto é, pixels. Na próxima etapa, há a convertersão desse fluxo de dados em gráficos 2D. Ao fazer isso, algoritmos de análise de imagem podem examinar o arquivo.

Depois de transformar os dados brutos em uma imagem 2D, os pesquisadores redimensionam a imagem. O redimensionamento das imagens não afeta negativamente os resultados. Esta etapa é necessária para garantir que os computadores que trabalham com bilhões de pixels não estejam sobrecarregados.

Diagrama em três etapas: pré-processamento de binário de malware convertido em pixels, transfer learning com DNN pré-treinada e validação e classificação do ma…

Depois que as imagens são reduzidas, elas podem ser inseridas em uma rede neural profunda pré-treinada que varre as imagens e as classifica como “limpas” ou “infectadas”. Segundo a Microsoft, o algoritmo para essas análises foi treinado, através de uma amostra de 2,2 milhões de arquivos infectados.  O software analisa para encontrar padrões semelhantes entre as amostras e a imagem digitalizada.

Diagrama de rede neural: pesos pré-treinados de uma DNN sobre imagens naturais e, à direita, as camadas ajustadas (Pooling, Flatten, Dense) com zoom

Segundo a Microsoft, o STAMINA é rápido e preciso quando se trata de arquivos menores. O algoritmo ainda tem problemas com arquivos maiores. “Para aplicativos maiores, o STAMINA é menos eficaz devido às limitações de converter bilhões de pixels em imagens JPEG e redimensioná-las”, afirmoa a Microsoft. 

STAMINA ainda pode não funcionar bem para arquivos grandes, mas para arquivos pequenos, ele fornecerá excelentes resultados. Com base nesses resultados, podemos esperar que o STAMINA seja implantado na Microsoft em pouco tempo para detectar malware.

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Foto de William R. Plaza
Postado porWilliam R. Plaza

Editor-chefe no Hardware.com.br, aficionado por tecnologias que realmente funcionam. Segue lá no Insta: @plazawilliam Elogios, críticas e sugestões de pauta: william@hardware.com.br

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