Smarte Helfer für die Cyberabwehr

Machine Learning plus Signaturen

Hierbei werden Unmengen von Daten mit schädlichem Code mithilfe von Algorithmen ausgewertet und Elemente den Kategorien «gutartig» oder «bösartig» zugeordnet, um schneller Signaturen und Modelle daraus abzuleiten. Liviu Arsene, leitender Bedrohungsanalyst bei Bitdefender, beschreibt den Charme dieser Technik so: «War die Erkennung von Malware zuvor reaktiv, kann Machine Learning von vornherein komplett unbekannte Stämme von Malware abwehren. Damit gehen die Lösungen über die herkömmliche statische Analyse hinaus.» Doch weil Signa­turen und Modelle jeweils eigene Vor- und Nachteile haben, setzen die meisten Hersteller von Sicherheits-Software immer noch beide Techniken gleichermassen ein.
“War die Erkennung von Malware zuvor reaktiv, kann Machine Learning von vornherein komplett unbekannte Stämme abwehren„
Liviu Arsene, Bitdefender
Signaturen sind zwar sehr schnell verteilt, aber immer nur für einzelne Schädlinge gemacht. Und müssen viele Signaturen genutzt werden, steigt die zu verarbeitende Datenmenge in der Sicherheitslösung stark an. Mit Machine Learning trainierte Modelle dagegen sind relativ klein in der Datenmenge – und in der Lage, ganze Malware-Familien oder mutierten Code zu erkennen. Jedoch muss man die Modelle erst errechnen – was Zeit kostet. Hier ist eine Signatur eindeutig die schnellere Lösung. Einige Anbieter sogenannter Next-Gen-Software setzen demgegenüber auf eine rein verhaltensbasierte Erkennung. Sie schmähen die Signaturtechnik als veraltet und sprechen nur noch von Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Einer dieser Anbieter wurde allerdings vor einigen Monaten dabei ertappt, wie er intern seine verhaltens­basierte Erkennung mit Daten verifizierte, die bereits über das Google-Portal Virus Total klassifiziert worden waren. Der kostenlose Online-Dienst Virus Total analysiert Daten durch eine Vielzahl von Antivirenprogrammen und Malware-Scannern.


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