| Sažetak | Maliciozni ili zlonamjerni programi predstavljaju danas najvecu prijetnju poslovnim organizacijama
diljem svijeta, a razvijaju se prvenstveno s ciljem krađe podataka te omogucuju
krađu podataka i novaca od svojih žrtava. U svijetu gotovo da ne postoji poslovna organizacija
ili kucni korisnik koji se nije susreo s malicioznim kodom, a u novije vrijeme
brojnim štetama prouzrocenim zlonamjernim programima pribrajaju se i slucajevi iz Hrvatske.
Zadnjih godina zlonamjerni programi poput ransomwarea kriptiraju podatke na
racunalima tražeci otkupninu za vracanje podataka ili bankarskih trojanaca koji ubacujuci
se u dobronamjerne programe presrecu korisnicku komunikaciju s e-bankarstvom te kradu
sredstva s bankovnih racuna. Za razliku od ciljanih napada kod kojih je potrebno veliko
ulaganje zbog otkrivanja nepoznatnih ranjivosti i planiranja provedbe samog napada,
logika uobicajenih zlonamjernih programa je vrlo jednostavna - razvijeni su da mogu
ucinkovito zaraziti što veci broj dostupnih racunala. Najpoznatija zaštita od zlonamjernih
sadržaja u posljednjih dvadesetak godina su antivirusni alati. Njihov detekcijski mehanizam
temelji se na potpisima (engl. signatures) i heuristikama. Analiticari zaposleni
u sigurnosnim tvrtkama, analizom zlonamjernih programa dolaze do potpisa, odnosno
obrazaca koji prepoznaju zlonamjerne programe. Slicno je i s heuristickim metodama,
koje predstavljaju pravila kojima se otkrivaju opcenite varijante zlonamjernih programa.
Problem kod trenutnih metoda detekcije je što uvelike ovise radu i pronicljivosti analiticara
koji analiziraju prethodno nepoznate varijacije zlonamjernih programa. Takoer,
razvojem i povecanjem broja varijacija razlicitih zlonamjernih programa povecavaju se i
baze potpisa, koje zbog svog velikog rasta predstavljaju neodrživi model za prepoznavanje
novih zlonamjernih programa.
Cilj ovog istraživanja je izgradnja nove metode koja omogucuje prepoznavanje zlonamjernih
programa bez korištenja potpisa. Nova metoda opisana u ovom istraživanju koristi staticku
i dinamicku analizu programa, tj. dvije metode koje se meusobno nadopunjuju te daju
razlicite poglede na funkcionalnosti i namjeru analiziranog programa.
Nova, hibridna metoda, koristi tri osnovna klasifikatora CS, CD1 i CD2 za konacnu klasifikaciju
prirode programa. Osnovni klasifikatori nauceni su na stratificiranom uzorku
zlonamjernih programa TRAIN-1 koji se pojavio u razdoblju od 2011. - 2016. godine te
na popularnim dobronamjernim programima. Cjeloviti skup programa iz kojeg je izuzet
stratificirani uzorak prikupljen je s otvorenih izvora na internetu te su rucno dodani zlonamjerni
programi koji se se koristili u APT (engl. advanced persistent threat) napadima.
Stratificirani skup TRAIN-1 sadrži 2064 zlonamjernih programa te 980 benignih programa.
Kako bi se testirala ucinkovitost razvijenog hibridnog klasifikatora prikupljen je i neovisni
skup TEST-1 koji sadržava zlonamjerne programe koji su se pojavili tijekom provoenja
istraživanja, a koje popularni antivirusni alati nisu bili u mogucnosti detektirati.Prilikom
izbora adekvatnih metoda strojnog ucenja za osnovne klasifikatore evaluirane su sljedece
metode strojnog ucenja: logisticka regresija, jednostavni Bayesov klasifikator, metoda
potpornih vektora, stabla odlucivanja i metoda nasumicne šume. Metode strojnog ucenja
usporeene su s ciljem utvrivanja standardnog algoritma koja postiže najvecu tocnost
klasifikacije na danom skupu podataka. Klasifikator CS koristi znacajke dobivene statickom
analizom Portable Executable datoteke, klasifikator CD1 koristi znacajke vezane za
karakteristike poziva prema operacijskom sustavu dok klasifikator CD2 koristi podatke o
redoslijedu poziva prema operacijskom sustavu. Prilikom izrade hibridne metode slijedile
su se dobre prakse u dubinskoj analizi podataka pri cemu su transformirane znacajke
osnovnih klasifikatora te je usporeena tocnost metoda strojnog ucenja korištenjem cjelovitih
skupova znacajki s reduciranim skupovima znacajki dobivenim metodama rekurzivne
eliminacije (RFE) i glavnih komponenata (PCA). Hibridni klasifikator CH koristi se za
konacnu klasifikaciju vjerojatnosti pripadnosti pojedinoj klasi, tj. vjerojatnosti da je program
zlonamjeran ili dobronamjeran, za svaki od osnovnih klasifikatora. Ovakvo slaganje
klasifikatora omogucuje proširivanje same hibridne metode novim klasifikatorima koji se
mogu koristiti za specificne namjene.
Za razliku od slicnih istraživanja hibridna metoda ne kombinira znacajke staticke i dinamicke
analize vec zasebne klasifikatore svake pojedine analize. Korištenjem metode
slaganja klasifikatora u hibridnoj metodi omogucuju se bolji rezultati zbog korištenja
meusobno razlicitih znacajki u osnovnim klasifikatorima te bolje prepoznavanje novih i
prethodno nepoznatih varijacija zlonamjernih programa od trenutacno korištenih i referentnih
metoda. Razvijeni hibridni klasifikator postiže bolje rezultate od pojedinacnih,
osnovnih, klasifikatora CS, CD1 i CD2 zbog korištenja razlicitih znacajki i samih klasifikatora
što u konacnici rezultira tocnijom odlukom. Sama pretpostavka vece tocnosti metode
ansambla odnosno izbora gomile u odnosu pojedinacne odluke poznata je još od Galtonovog
esejea Vox populi [30] i sama pretpostavka je provjerena u mnogim istraživanjima,
ipak uspješnost samih ansambla u odnosu na pojedincne klasifikatore uvelike varira te u
domeni detekcije zlonamjernih programa nije dovoljno istražena. Hibridna metoda je na
neovisnom skupu postigla vecu tocnost od antivirusnih alata, 98% naspram 86%, te bolje
rezultate od slicnih referentnih istraživanja.
Također, skupovi znacajka koji se koriste u osnovnim klasifikatorima razlikuju se od
slicnih istraživanja te su dodatno prošireni novim znacajkama. Primjerice kod statickih
znacajki S, provjerava se integritet sadržanih adresa, tj. postoje li nelogicnosti prilikom
poravnanja izvršne datoteke u memoriji te sumnjive funkcije koje zlonamjerni programi
koriste za tehnike skrivanja prilikom njihove analize. Dinamicke znacajke D1 opisuju
kategorije poziva prema operacijskom sustavu poput: omjera uspješnosti poziva, njihovo
vremensko trajanje, statistike korištenih argumentima u pozivu i sl.
Društvena opravdanost korištenja hibridne metode ocituje se u obradi vece kolicine sumnjivih
programa i sadržaja koje omogucuje rasterecenje rada analiticara te rano prepoznavanje
opasnih programa koje mogu uzrociti znatne štete u energetskim postrojenjima, bankarskoj
industriji i slicnim sustavima posebne namjene. |
| Sažetak (engleski) | Today malware is certainly the biggest threat to information security and business continuity
of organizations around the world. The main reason why criminals develop malware is
the ability to steal victims’ money, sensitive data, or just to cause damages to their victims.
Probably worldwide there is no company or home user that has not been infected by some
variant of malware. Lately many organizations have had significant financial losses due to
infections with malicious programs where Croatian companies were not an exception. Most
popular malware families include ransomware, which encrypts victims’ data demanding a
ransom payment for recovering it, and banking trojans which intercept sensitive data in
order to steal funds from bank accounts. Unlike advanced persistent threats, which are
expensive both because they need zero day exploits and have to be carefully planned to
efficiently infect their targets, generic malware is developed to infect commonly used operating
systems. In the last twenty years computer systems are primarily protected against
malicious content with the help of antivirus software. Antivirus software relies on the usage
of signatures and heuristics to detect malware. While analyzing new malware samples
malware analysts detect specific patterns also known as signatures, which are included
in the signature database to enable detection of the specific malware by the antivirus.
Similarly, heuristics represent a set of generic rules used to detect more efficiently various
variations of similar malware. As we can see the process of detecting malware is costly because
it heavily depends on human work done by malware analysts. Due to the mentioned
cost of malware analysis and a exponential growth of new malware samples in the last years,
signature databases slowly become an unsustainable model for detecting new malware.
The main goal of this research is to develop a method that is able to detect malware,
in the common format Portable Executable used on Microsoft Windows, and without
using signatures. The proposed hybrid method complementary uses results from static
and dynamic analysis, which give different insights into functionalities and behavior of
the analyzed program. Cuckoo Sandbox an open source malware analysis sandbox is used
dynamic analysis of collected executables. The proposed hybrid method uses three basic
classifiers CS, CD1 and CD2 to classify programs, classifiers are individually trained on
dataset TRAIN-1 that consists of malware samples from 2011 – 2016 stratified by their
malware family and known benign programs such as executables from current Microsoft
Windows versions and utility applications. The initial dataset, that included 19 877 malicivous programs, in the stratification process was reduced to dataset TRAIN-1 that included
2064 malicious programs and 980 benign programs. Various machine learning methods
were compared and the method that yielded best accuracy on a given dataset was used
as the basic classifier.
The following machine learning methods were evaluated for choosing the best basic classifiers
CS, CD1 and CD2: Logistic Regression, Naïve Bayes, Decision Tree C 4.5. Support
Vector Machine and Random Forest. Classifier CS uses features extracted from the Portable
Executable format, classifier CD1 uses features about specifics of systems calls intercepted
during dynamic analysis, and CD2 uses the system calls sequence. Best practices were followed
during the development of the hybrid method, for example data transformations and
feature selection procedures were performed to identify appropriate feature subsets. Principal
Component Analysis and Recursive Feature Elimination were used for dimensionality
reduction and feature selection. The final hybrid classifier CH uses class probabilities of
basic classifiers for classification, i.e. probabilities that a program is malware or benign
of each basic classifier. The used method of stacking classifiers or stacking generalization
enables extension of the hybrid method with new classifiers designed for special purposes,
for example introducing new basic classifiers for detecting malware that targets specific
banking systems or industry controlled systems.
The presented hybrid classifier achieves better results than each individual basic classifier
CS, CD1 or CD2. An independent dataset TEST-1 consisting of previously unseen malware
was collected to test effectiveness of the hybrid classifier in real world scenarios. On the
dataset TEST-1 the hybrid method achieved better accuracy results than state of the art
antivirus tools, 98 % compared to 86 % (Kaspersky AV), and also achieved better results
than similar benchmark research.
Combining individual basic classifiers using stacking generalization presents a novel contribution
of this research, if we compare it with similar previous research that primarily
combines static and dynamic features and not classifiers. Also, features used in basic
classifiers differ from similar research and are extended with novel features. For example
static analysis features S include features for checking addresses integrity, the related
procedure checks the presence of wrong addressing when a program is loaded in memory,
as well as presence of suspicious system calls that are commonly used for thwarting the
malware analysis process (e.g. anti-debug, anti-vm, packing and others). Dynamic analysis
features D1 consist of system calls categories specifics like: successful system calls ratio,
their duration, system calls arguments statistics and similar. Using stacking generalization for combining classifiers in the hybrid method enables yielding
better accuracy because basic classifiers use diverse features for building the final
model, also this confirms the hypothesis that a combination of basic classifiers produces
better results than a single classifier, and because of that the proposed hybrid classifier
can detect new malware variants more efficiently than currently used methods. |
