Gépi tanulással a kártevők ellen

Valós időben véd a kártevők ellen a G Data új, mesterséges intelligencián és gépi tanuláson alapuló vírusvédelmi technológiája. A DeepRay célja, hogy felismerje azokat a rosszindulatú kódokat, amelyeket a bűnözők különböző álcázási módszerekkel újracsomagoltak.

Ma egy tipikus kártevő olyan komplex kódból áll, amelyet évekig fejlesztenek a bűnözők. Mivel a vírusvédelmi szoftverek az új kártékony kódokat általában gyorsan detektálják, a fejlesztés a bűnözők számára csak akkor kifizetődő, ha a már ismertté vált vírusokat gyorsan és egyszerűen újra tudják csomagolni, majd az újracsomagolással álcázott kártevőt új verzióként tudják terjeszteni.

Olyan ez, mintha egy terrorista újra és újra megpróbálna felcsempészni egy lőfegyvert egy repülőgépre. Ha egy pisztolyt tesz a zsebébe, akkor egyből lebukik. Ezért különböző technikákat vet be: a fegyvert elkészíti műanyagból, majd részekre szedi, és az egyes részeket külön-külön próbálja meg feljuttatni a gépre. A kártevők fejlesztése is így működik: a bűnözők ugyanazt a kódot különböző technikákkal álcázva újra és újra elrejtik különböző csomagokban, és egy kártevőből akár több száz változatot készítenek el.

A hagyományos vírusvédelem minden egyes újracsomagolt kártevőt új változatként analizál, majd minden új változatot egyesével blokkol. A vírusirtó cégek ezért folyamatosan fejlesztik azokat a technológiákat, amelyek segítségével „általánosan” ismerik fel a kártevőket, jellemzően azok viselkedése alapján. A magatartás alapú vírusvédelem a gépre letöltött kódok szimulált viselkedése alapján ismeri fel az új kártevőket, és azt a kódot tekinti kártevőnek, amely úgy viselkedik a gépen, ahogyan a kártevők szoktak (például kinyit egy portot, és egy távoli szerverről további fájlokat tölt le). Az ilyen védelem ma már fontos részét képezi minden vírusirtónak, de a G Data most ennél jóval tovább megy.

A kockázati tényező kiszámításához az új DeepRay technológia 150 különböző jellemzőt vesz figyelembe, beleértve például a fájl méretét, a benne foglalt programkódot vagy a programozási környezetet, amelyet a fájl létrehozásához használtak. Az adatokat egy neurális hálózat elemzi, amely képes a tanulásra, így folyamatosan elraktározza az előző vizsgálatok eredményét, majd az új kódok elemzésében ezeket az eredményeket felhasználja. Mindehhez a DeepRay 20 különböző gépi tanulási modellt használ fel, és ha az egyik modell kártevőnek jelöl meg egy fájlt, akkor azt mélyebb elemzésnek veti alá. Erre a gép RAM memóriájában kerül sor, méghozzá azért, hogy a kártevő ne tudja érzékelni az elemzői környezetet. A technológia lehetővé teszi olyan kártevők felismerését is, amelyek korábban átjutottak a vírusvédelmen.

„A DeepRay segítségével megváltoztatjuk a játék szabályait, és a bűnözők gazdasági modelljére mérünk válaszcsapást. Azt tesszük lehetetlenné, hogy egyszerűen és költséghatékonyan készítsenek egy meglévő kártevőből új variációkat, és így határozottan növeljük ügyfeleink védelmét” – hangsúlyozza Andreas Lünig, a G Data egyik alapítója és ügyvezetője.

A DeepRay ellehetetleníti, hogy a bűnözők egyszerűen újracsomagolják a már ismertté vált kártevőket, így például hiába álcáznak rendszerfájlnak egy vírust. A teljesen új kártevőcsaládok felismeréséhez pedig az adaptív tanulást használja. A DeepRay segítségével felépített tudás így a korábbiakhoz képest stabilabb és hosszabban használható a kártevők elleni védekezéshez.

Az új technológia már bekerült a G Data lakossági szoftvereibe (a 25.5.1.25-ös verziótól), a német cég vállalati termékeibe pedig a következő hónapokban fog.

Hagyományos és új generációs10 évvel ezelőtt a vírusvédelem még nagyjából azt jelentette, hogy a vírusirtó szoftver egy adatbázis (szignatúrakészlet) alapján dönti el egy kódról, hogy az veszélyt jelent-e a számítógépre, vagy pedig általános jellemzők alapján egy heurisztikus döntést hoz. Ezt a két alapvető módszert az elmúlt években a gyártók számos más felismerési technológiával egészítették ki, amelyekre gyakran „új generációs” vírusvédelem névvel utalnak. A G DATA példáján keresztül bemutatva ma az alábbi technológiák segítségével nyújthat védelmet egy biztonsági szoftver.

A magatartás alapú védelem esetében a vírusirtó aktívan figyeli, hogy az egyes programok mit tesznek a számítógépen, és blokkolja azokat a szoftvereket, amelyek a kártevőkre jellemző viselkedést mutatnak.

A felhő alapú védelmi technológiák felhasználása lehetővé teszi, hogy egy adott fájl vagy e-mail egyedi azonosítóját a vírusirtó szoftver egy távoli adatbázisban ellenőrizze, és így egy e-mail terjedését pusztán a levél terjedési mintája alapján blokkolja anélkül, hogy a tartalmát ismerné.

A BankGuard technológia a G DATA esetében azt felügyeli, hogy online bankolás és fizetések során a felhasználói adatokat semmilyen folyamat ne tudja kiolvasni a böngészőkből.

A billentyűzetnaplózás (keyloggerek) ellen védelmet nyújtó szoftverek azt felügyelik, hogy a billentyűzet leütéseit ne lehessen kiolvasni a memóriából vagy a különböző programokból.

A sérülékenységvédelem (exploit protection) a harmadik fél által gyártott alkalmazások (szövegszerkesztő, pdf-olvasó) biztonsági hibáit foltozza be úgy, hogy felügyeli, hogy ezek a szoftverek hogyan használják a gép memóriáját.

Az USB-billentyűzetvédelem a G DATA fejlesztése. A gyártó védelmi programjai megakadályozzák, hogy egy manipulált adathordozó billentyűzetnek azonosítsa magát a gépen, és így pluszjogosultságokat szerezzen.

A zsarolás elleni védelem a titkosító kártevők ellen úgy nyújt védelmet, hogy blokkolja azokat a folyamatokat, amelyek tömegesen fájlokat szeretnének módosítani a gépen.

Végül a most bemutatott gépi tanuláson és neurális hálókon alapuló védelem azt teszi lehetővé, hogy a gyártók a védelem során megszerzett tapasztalataikat folyamatosan felhasználják az új kártevők elleni védekezésben.