ORI OR-MEIR, NIR NISSIM, YUVAL ELOVICI, och LIOR ROKACH, Ben-Gurion University of the Negev, Beer-Sheva, Israel Även skadliga programvara (malware) har funnits sedan de första dagarna av datorer, har sofistikering och innovation av malware ökat under åren. I synnerhet har den senaste grödan av ransomware uppmärksammat farorna med skadlig programvara, som kan orsaka skada för privata användare samt företag, offentliga tjänster (sjukhus och transportsystem), regeringar och säkerhetsinstitutioner. För att skydda dessa institutioner och allmänheten från angrepp mot skadlig kod måste skadlig verksamhet upptäckas så tidigt som möjligt, helst innan den utför sina skadliga handlingar. Det är dock inte alltid lätt att veta vad man ska leta efter-särskilt när man har att göra med nya och okända malware som aldrig har setts. Analysera en misstänkt fil med statiska eller dynamiska analysmetoder kan ge relevant och värdefull information om en fils inverkan på värdsystemet och hjälpa till att avgöra om filen är skadlig eller inte, baserat på metodens fördefinierade regler. Medan olika tekniker (t.ex. kod obfuscation, dynamisk kod lastning, kryptering och packning) kan användas av malware författare för att undvika statisk analys (inklusive signatur-baserade antivirusverktyg), dynamisk analys är robust för dessa tekniker och kan ge större förståelse för den analyserade filen och följaktligen kan leda till bättre detektionskapacitet. Även om dynamisk analys är mer robust än statisk analys, befintliga dynamiska analysverktyg och tekniker är ofullständiga, och det finns inget enda verktyg som kan täcka alla aspekter av malware beteende. Den senaste omfattande undersökningen inom detta område publicerades 2012. Sedan dess, datormiljön har förändrats dramatiskt med nya typer av malware (ransomware, cryptominers), nya analysmetoder (flyktiga minne kriminalteknik, sidokanalsanalys), nya datormiljöer (cloud computing, IoT-enheter), nya maskinlärande algoritmer, med mera. Målet med denna undersökning är att ge en omfattande och uppdaterad översikt över befintliga metoder som används för att dynamiskt analysera skadlig kod, som innehåller en beskrivning av varje metod, dess styrkor och svagheter, och dess motståndskraft mot skadlig kod undandragande tekniker. Dessutom innehåller vi en översikt över framstående studier som presenterar användningen av maskininlärningsmetoder för att förbättra dynamiska malware analysfunktioner som syftar till detektion, klassificering och kategorisering.
I 2019, REF presenterade en omfattande, state-of-theart undersökning av befintliga metoder för den dynamiska malware analys av PE-filer, inklusive maskininlärning-baserade metoder.
Dynamic Malware Analysis in the Modern Era—A State of the Art Survey
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}