Tecniche avanzate per la rilevazione precoce di malware

Il Malware è un tipo di software dannoso che può danneggiare i computer, rubare informazioni o addirittura tenere in ostaggio i sistemi. Con l'aumento della tecnologia, il numero di attacchi informatici cresce rapidamente. Nella prima metà del 2021, c'è stato un aumento del 59% degli attacchi malware sui dispositivi connessi a internet. Ogni giorno, vengono segnalati circa 450.000 nuovi pezzi di malware e software indesiderato. I metodi tradizionali per rilevare il malware si basano sul riconoscimento di modelli noti, ma questo approccio spesso perde molte nuove minacce. I metodi basati sull'apprendimento possono rilevare il malware in modo più efficace poiché possono imparare dagli attacchi precedenti.

Rilevare e fermare il malware precocemente è fondamentale poiché aiuta a risparmiare risorse, ridurre i danni e proteggere le informazioni private. Un modo efficace per identificare il malware in anticipo è monitorare le chiamate all'API (interfaccia di programmazione dell'applicazione) che il malware effettua mentre è in esecuzione. Analizzando queste chiamate, possiamo trovare e bloccare il malware prima che possa causare danni.

#L'importanza delle Chiamate API

Le chiamate API sono istruzioni che il software utilizza per comunicare con il sistema operativo del computer o con altri software. Queste chiamate hanno una struttura e un contesto specifici, simili a come usiamo il linguaggio. Questa somiglianza ci consente di utilizzare metodi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per rilevare il malware. Studi passati hanno utilizzato l'NLP per analizzare le chiamate API al fine di aiutare a identificare il malware. Ad esempio, alcuni ricercatori hanno usato il mining di testo e argomenti per esaminare le sequenze di chiamate API. Altri hanno costruito modelli per studiare il comportamento del software utilizzando le chiamate API, il che ha aiutato nella rilevazione del malware.

In questo contesto, proponiamo un nuovo framework che utilizza i principi dell'NLP per rilevare il malware precocemente e prevedere le sue prossime azioni. Il nostro approccio prevede di trattare le sequenze di chiamate API come una forma di input linguistico. Questo metodo innovativo ci aiuta a prevedere cosa potrebbe fare il malware successivamente, permettendoci di agire tempestivamente contro le minacce.

#Metodologia

Per testare il nostro framework, abbiamo utilizzato due set di dati. Il primo consiste in 42.797 sequenze di chiamate API di malware e 1.079 sequenze regolari (goodware). Ogni sequenza contiene le prime 100 chiamate API uniche effettuate dal software. La diversità dei campioni di malware consente al modello di apprendere una vasta gamma di comportamenti dannosi, mentre l'inclusione del goodware aiuta il modello a distinguere tra attività dannose e sicure.

Il secondo set di dati include 7.107 campioni di malware e le loro sequenze di chiamate API. Questo set di dati fornisce una varietà di famiglie di malware, il che consente una valutazione approfondita dell'efficacia del nostro metodo attraverso diversi tipi di malware.

#Rilevamento precoce del malware

Utilizzando il primo set di dati, ci concentriamo sul rilevamento del malware nelle sue fasi iniziali. Le chiamate API vengono estratte solo dal processo principale responsabile dell'avvio di altri processi. Poiché il set di dati ha più campioni di malware che di goodware, abbiamo utilizzato un metodo per bilanciare il numero di campioni di goodware. Il nostro obiettivo è identificare segni di malware attraverso le chiamate API.

Modelliamo le sequenze di chiamate API come stringhe 2-gram e 3-gram, che sono set di due o tre chiamate API consecutive. Dopo aver tokenizzato queste sequenze, possiamo identificare le caratteristiche più importanti per il rilevamento. Utilizziamo un algoritmo popolare chiamato extreme gradient boosting (XGBoost) per questo scopo. XGBoost combina le previsioni di diversi alberi decisionali per migliorare l'accuratezza.

#Predizione della prossima azione

Nella seconda parte del nostro lavoro, affrontiamo il compito di prevedere le prossime azioni del malware. Per farlo, utilizziamo un modello chiamato rete neurale bidirezionale a lungo e corto termine (Bi-LSTM). Questo tipo di modello è adatto per i dati sequenziali, consentendogli di catturare efficacemente le relazioni tra le chiamate API. Il modello esamina la sequenza di input delle chiamate API in entrambe le direzioni, offrendo una comprensione completa del contesto.

Inizialmente, convertiamo le sequenze di chiamate API in caratteristiche N-gram per addestrare il modello Bi-LSTM. Una volta addestrato, il modello prevede le prossime chiamate API, fornendo intuizioni sulle potenziali azioni del malware. Sapendo cosa potrebbe fare il malware, possiamo agire per fermarlo prima che esegua i suoi piani.

#Risultati sperimentali

Il nostro approccio ha mostrato risultati promettenti nel prevedere le azioni imminenti del malware attraverso le prossime chiamate API che effettua. Abbiamo valutato le prestazioni del modello Bi-LSTM utilizzando vari metriche, tra cui accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1.

Il modello è stato addestrato su entrambi i set di dati e durante l'addestramento abbiamo utilizzato un metodo chiamato early stopping per prevenire l'overfitting. L'overfitting si verifica quando un modello impara i dati di addestramento troppo bene, rendendolo meno efficace sui nuovi dati. Monitorando le perdite di addestramento e validazione, ci siamo assicurati che il modello mantenesse prestazioni solide senza memorizzare i dati.

#Valutazione delle prestazioni

Abbiamo misurato le prestazioni del modello Bi-LSTM su entrambi i set di dati. I risultati hanno mostrato che il modello era più efficace nel prevedere le chiamate API dal primo set di dati. Questo può essere attribuito al numero maggiore di campioni e alla diversità dei comportamenti presenti in quel set di dati.

Per comprendere meglio le sue capacità predittive, abbiamo anche calcolato il punteggio ROC. Questo punteggio ci aiuta a valutare quanto bene il modello distingua tra previsioni corrette e errate. Esaminando i punteggi per ciascun tipo di chiamata API, abbiamo identificato quali chiamate erano più difficili da prevedere per il modello. Queste erano di solito le chiamate che apparivano meno frequentemente nei dati di addestramento.

#Importanza delle caratteristiche

Per migliorare il rilevamento precoce del malware, ci siamo concentrati sull'identificazione di sequenze significative di chiamate API. Abbiamo estratto le dieci sequenze più importanti che apparivano nei campioni di malware e le abbiamo confrontate con quelle nei campioni di goodware. Queste sequenze mostravano chiari segni di comportamento malevolo, aiutandoci a comprendere possibili minacce.

Ad esempio, una sequenza critica riguardava il caricamento di una libreria dannosa in memoria e l'accesso a specifiche funzioni al suo interno. Altre sequenze sospette includevano la creazione di nuovi file e la modifica delle impostazioni di sistema. Riconoscere questi schemi ci consente di segnalare potenziali attività di malware.

#Conclusioni e lavori futuri

Il nostro framework per il rilevamento precoce del malware e la previsione del prossimo passo dimostra l'efficacia dell'applicazione delle tecniche NLP per analizzare le sequenze di chiamate API. Abbiamo dimostrato che il modello Bi-LSTM potrebbe prevedere le prossime azioni del malware, fornendo un approccio proattivo alla cybersecurity.

In futuro, ci sono diverse opportunità di miglioramento. Possiamo esplorare altre tecniche NLP che potrebbero aumentare le nostre capacità di rilevamento e previsione. Testare il framework per il rilevamento in tempo reale potrebbe offrire intuizioni sulla sua implementazione in scenari pratici di cybersecurity. Infine, estendere il nostro approccio per prevedere più passaggi avanti potrebbe ulteriormente migliorare la nostra capacità di reagire alle minacce di malware.

In sintesi, questo lavoro evidenzia il potenziale dell'utilizzo di tecniche avanzate di machine learning e modellazione N-gram per migliorare come rileviamo e rispondiamo al malware, creando in definitiva ambienti digitali più sicuri.