10 técnicas para detecção de malware

O que é detecção de malware?

Ciber criminosos usam e desenvolvem malware (software malicioso) para se infiltrar em sistemas de computadores alvo e atingir seus objetivos. O malware é ofensivo por natureza e pode causar destruição, interrupção e vários outros efeitos em sistemas de computador para atingir objetivos criminosos.

Por outro lado, a detecção de malware é um conjunto de técnicas e tecnologias defensivas necessárias para identificar, bloquear e prevenir os efeitos nocivos do malware. Essa prática de proteção consiste em um amplo conjunto de táticas amplificadas por diversas ferramentas com base no tipo de malware que infectou o dispositivo.

10 técnicas para detecção de malware

Uma prática de segurança eficaz usa a combinação ideal de experiência e tecnologia para detectar e prevenir malware. Técnicas testadas e comprovadas incluem:

1. Detecção baseada em assinatura

A detecção baseada em assinatura usa indicadores digitais conhecidos de malware para identificar comportamentos suspeitos. Listas de indicadores de comprometimento (IOCs), geralmente mantidas em um banco de dados, podem ser usadas para identificar ataques. Embora os IOCs possam ser eficazes na identificação de atividades maliciosas, eles são reativos por natureza. Como resultado, a CrowdStrike usa indicadores de ataque (IOAs) para identificar proativamente ciber ataques em andamento.

2. Análise estática de arquivos

Examinar o código de um arquivo, sem executá-lo, para identificar sinais de intenção maliciosa. Nomes de arquivos, hash, strings como endereços IP e dados de cabeçalho podem ser avaliados para determinar se o arquivo é malicioso. Embora a análise estática de arquivos seja um bom ponto de partida, equipes de segurança experientes usam técnicas adicionais para detectar malware avançado que pode passar despercebido durante a análise estática.

3. Análise dinâmica de malware

A análise dinâmica de malware executa códigos maliciosos suspeitos em um ambiente seguro chamado sandbox. Esse sistema fechado permite que profissionais de segurança observem e estudem o malware em ação sem o risco de deixá-lo infectar o sistema ou escapar para a rede corporativa.

4. Monitoramento dinâmico de operações de arquivos em massa

Observar operações de arquivos em massa, como comandos de renomeação ou exclusão, para identificar sinais de adulteração ou corrupção. O monitoramento dinâmico geralmente usa uma ferramenta de Monitoramento de integridade de arquivos para rastrear e analisar a integridade dos sistemas de arquivos por meio de auditoria forense reativa e monitoramento proativo baseado em regras.

5. Lista de bloqueio de extensões de arquivo

Extensões de arquivo são letras que aparecem após o ponto final do nome, indicando o formato do arquivo. Essa classificação pode ser usada por criminosos para empacotar malware para entrega. Como resultado, um método de segurança comum é relacionar todos os tipos de extensão de arquivo maliciosos conhecidos em uma “lista de bloqueio” para evitar que usuários desavisados baixem ou usem o arquivo perigoso.

6. Lista de permissão de aplicações

O oposto da lista de bloqueio, a lista de permissões relaciona as únicas aplicações que têm autorização para operar no sistema. A lista de permissão pode ser muito eficaz na prevenção de aplicações nefastas por meio de parâmetros rígidos. No entanto, ela pode ser difícil de gerenciar e pode acabar reduzindo a velocidade operacional e a flexibilidade da organização.

7. Arquivos honeypot/malware honeypot

O malware honeypot imita uma aplicação de software ou uma API para realizar ataques de malware em um ambiente controlado e não ameaçador. Da mesma forma, o arquivo honeypot é apenas um chamariz para atrair e detectar invasores. Ao fazer isso, as equipes de segurança podem analisar as técnicas de ataque e desenvolver ou aprimorar soluções antimalware para lidar com essas vulnerabilidades, ameaças ou atores específicos.

8. Verificação de soma/redundância cíclica (CRC)

É o cálculo efetuado sobre uma coleção de dados, como um arquivo, para confirmar sua integridade. Uma das somas de verificação mais comumente usadas é o CRC, que envolve a análise do valor e da posição de um grupo de dados. A soma de verificação pode ser eficaz para identificar corrupção em dados, mas não é infalível para determinar adulteração.

9. Entropia de arquivo/medição de alteração de dados de um arquivo

À medida que a inteligência de ameaças e a cibersegurança evoluem, os adversários criam cada vez mais malwares dinâmicos executáveis para evitar a detecção. Isso resulta em arquivos modificados que têm alto nível de entropia. Como resultado, a alteração de dados de um arquivo medida por meio da entropia pode identificar possíveis malwares.

10. Análise comportamental de machine learning

O machine learning (ML) é um subconjunto da inteligência artificial (IA) e se refere ao processo de ensinar os algoritmos a aprender padrões de dados existentes para prever respostas sobre novos dados. Esta tecnologia pode analisar o comportamento dos arquivos, identificar padrões e usar esses insights para melhorar a detecção de malwares novos e não identificados.

Prevenir e detectar malware com a CrowdStrike

Os recursos antivírus de última geração da plataforma CrowdStrike Falcon® oferecem proteção abrangente contra malware que é fácil de implementar. Os principais atributos incluem:

Prevenção de última geração

Combina tecnologias inovadoras de IA/ML com inteligência para identificar e prevenir malware com rapidez.

Visibilidade

Apresenta ataques visualmente em uma árvore de processo fácil de entender, enriquecida com dados contextuais e de ameaças.

Simples, rápido e leve

Totalmente operacional em segundos, sem necessidade de reinicialização. Despesas operacionais mínimas de CPU não impactam o desempenho do sistema e a produtividade do usuário final.