Поведенческий анализ в задаче обнаружения вредоносных программ

Вредоносное ПО уже долгое время является одной из основных угроз в области информационной безопасности. Подходы к анализу и защите от такого рода атак бывают разные. В общем случае разделяют два подхода: статический и динамический анализ. 

Часто подходы в поведенческом анализе основаны на наборах правил. Экспертный анализ переносится в сигнатуры, на основе которых инструмент детекта вредоносного ПО и файлов делает выводы. Однако в таком случае может возникнуть проблема: могут учитываться лишь те атаки, которые строго соответствуют написанным правилам, а атаки, которые не выполняют эти условия, но все еще являются вредоносными, можно пропустить. Та же проблема возникает в случае изменений одного и того же вредоносного ПО.

Появляется потребность в распространении уже имеющихся знаний на другие похожие случаи. То есть те, которые до этого мы не встречали и не обрабатывали правилами, но на основе схожести некоторых признаков можем сделать вывод, что активность может быть вредоносной. Здесь и приходят на помощь алгоритмы машинного обучения.

Источник: Хабрахабр