O método demonstrou impedir completamente que até 92% dos arquivos em um computador sejam corrompidos, com um programa malicioso médio sendo removido em apenas 0,3 segundos.
Computadores, laptops e outros gadgets inteligentes em nossas casas podem ser protegidos por inteligência artificial que pode identificar e eliminar rapidamente malware.
Os pesquisadores da Cardiff University desenvolveram uma nova abordagem para detectar e eliminar automaticamente ataques cibernéticos em nossos laptops, computadores e dispositivos inteligentes em menos de um segundo.
Usando a inteligência artificial de uma maneira completamente nova, descobriu-se que a tecnologia impede efetivamente que até 92% dos dados em um computador sejam corrompidos, com um malware sendo eliminado em apenas 0,3 segundos, em média.
A equipe publicou suas descobertas em Segurança e Redes de Comunicações em 6 de dezembro, e dizem que esta é a primeira demonstração de um método que pode detectar e eliminar software malicioso em tempo real, o que poderia transformar as abordagens de segurança cibernética moderna e evitar incidentes como o recente ataque cibernético WannaCry ao NHS em 2017.
A nova estratégia, desenvolvida em colaboração com a Airbus, está focada em monitorar e antecipar o comportamento do malware, em oposição às tecnologias antivírus mais típicas que analisam a aparência de um malware. Ele também utiliza os avanços mais recentes em inteligência artificial e aprendizado de máquina.
“O software antivírus tradicional analisa a estrutura do código de um malware e diz ‘sim, isso parece familiar’”, explica o coautor do estudo, professor Pete Burnap.
“Mas o problema é que os autores de malware apenas cortam e alteram o código, então no dia seguinte o código parece diferente e não é detectado pelo software antivírus. Queremos saber como um malware se comporta, então, uma vez que ele comece a atacar um sistema, como abrir uma porta, criar um processo ou baixar alguns dados em uma ordem específica, ele deixará uma impressão digital atrás da qual podemos usar para construir um perfil comportamental”.
Ao treinar computadores para executar simulações em partes específicas de malware, é possível fazer uma previsão muito rápida em menos de um segundo de como o malware se comportará mais adiante.
Uma vez que um software é sinalizado como malicioso, a próxima etapa é eliminá-lo, que é onde a nova pesquisa entra em ação.
“Depois que uma ameaça é detectada, devido à natureza de ação rápida de alguns malwares destrutivos, é vital ter ações automatizadas para dar suporte a essas detecções”, continuou o professor Burnap.
“Fomos motivados a realizar esse trabalho, pois não havia nada disponível que pudesse fazer esse tipo de detecção e eliminação automatizadas na máquina de um usuário em tempo real.”
Os produtos existentes, conhecidos como detecção e resposta de endpoint (EDR), são usados para proteger dispositivos de usuários finais, como desktops, laptops e dispositivos móveis, e são projetados para detectar, analisar, bloquear e conter rapidamente ataques em andamento.
O principal problema com esses produtos é que os dados coletados precisam ser enviados aos administradores para que uma resposta seja implementada, quando um malware já pode ter causado danos.
Para testar o novo método de detecção, a equipe configurou um ambiente de computação virtual para representar um grupo de laptops comumente usados, cada um executando até 35 aplicativos ao mesmo tempo para simular o comportamento normal.
O método de detecção baseado em IA foi então testado usando milhares de amostras de malware.
A principal autora do estudo, Matilda Rhode, agora chefe de inovação e aferição da Airbus, disse: “Embora ainda tenhamos algum caminho a percorrer em termos de[{” attribute=””>accuracy of this system before it could be implemented, this is an important step towards an automated real-time detection system that would not only benefit our laptops and computers but also our smart speakers, thermostats, cars, and refrigerators as the ‘Internet of Things’ becomes more prevalent.”
Reference: “Real-Time Malware Process Detection and Automated Process Killing” by Matilda Rhode, Pete Burnap and Adam Wedgbury, 6 December 2021, Security and Communication Networks.
DOI: 10.1155/2021/8933681
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