Senaste statistiken visar att under 2015 mer än 140 miljoner nya malware prover har hittats. Bland dessa, en stor del beror på ransomware, klassen av malware vars specifika mål är att göra offrets system oanvändbar, särskilt genom att kryptera viktiga filer, och sedan be användaren att betala en lösensumma för att återställa skadan. Flera ransomware inkluderar sofistikerade förpackningsmetoder, och är därför svåra att statiskt analysera. Vi presenterar EldeRan, en maskininlärningsmetod för dynamisk analys och klassificering av ransomware. EldeRan övervakar en uppsättning åtgärder som utförs av program i deras första faser av installation kontroll för egenskaper tecken på ransomware. Våra tester över en datauppsättning av 582 ransomware tillhör 11 familjer, och med 942 goodware program, visar att EldeRan uppnår en yta under ROC-kurvan på 0,995. Dessutom fungerar EldeRan utan att kräva att en hel ransomware familj är tillgänglig i förväg. Dessa resultat tyder på att dynamisk analys kan stödja ransomware upptäckt, eftersom ransomware prover uppvisar en uppsättning karakteristiska egenskaper vid körtid som är vanliga över familjer, och som hjälper tidig upptäckt av nya varianter. Vi beskriver också vissa begränsningar av dynamisk analys för ransomware och föreslår möjliga lösningar.
Ett annat nytt arbete REF introducerade EldeRan som är en maskininlärning metod för dynamisk analys och klassificering ransomware.
Automated Dynamic Analysis of Ransomware: Benefits, Limitations and use for Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}