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Microsoft e Intel convierten el malware en imágenes para ayudar a detectar más amenazas

May 13, 2020 2:29 AM ET

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Microsoft e Intel tienen un enfoque novedoso para clasificar el malware: visualizarlo. Están colaborando en STAMINA (Static Malware-as-Image Network Analysis), un proyecto que convierte el código no fiable en imágenes en escala de grises para que un sistema de aprendizaje profundo pueda estudiarlas. El enfoque convierte la forma binaria de un archivo de entrada en una secuencia simple de píxeles y la convierte en una imagen con dimensiones que varían en función de aspectos como el tamaño del archivo. A continuación, una red neuronal entrenada determina qué (si algo) ha infectado el archivo.

ZDNet señaló que la IA está entrenada en la gran cantidad de datos que Microsoft ha recopilado de las instalaciones de Windows Defenders. La tecnología no necesita recreaciones de virus píxel a píxel de tamaño completo, lo que tiene sentido cuando el malware grande podría traducirse fácilmente en imágenes gigantescas.

STAMINA ha demostrado ser mayormente eficaz hasta ahora, con poco más del 99 por ciento de precisión en la clasificación de malware y una tasa de falsos positivos ligeramente por debajo del 2,6 por ciento. Sin embargo, tiene sus límites. Funciona bien con archivos pequeños, pero tiene problemas con los más grandes.

Con suficiente refinamiento, sin embargo, esto podría ser muy útil. La mayoría de la detección de malware se basa en la extracción de firmas binarias o huellas dactilares, pero el gran número de firmas hace que eso sea poco práctico. Esto podría ayudar a las herramientas anti-malware efectivamente mantener el mantenimiento y reducir las posibilidades de amenazas de seguridad que se deslizan más alláde las defensas .

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Jon Fingas
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