11/09/2014 - Ein System erleichtert die Identifizierung der Malware von Smartphones

Menéame

Forscher der Universität Carlos III. Madrid (UC3M) entwickeln ein Werkzeug, das Sicherheitsanalysten hilft, Märkte und Nutzer vor Malware zu schützen. Dieses System ermöglicht große Mengen von Apps analysieren um die Herkunft und die Familie zu verstehen, zu der diese bösartigen Programme gehören.

El Malware ist eine Art von bösartigem Programm, das in der Regel darauf abzielt, einen wirtschaftlichen Gewinn durch Aktionen ohne Zustimmung des Nutzers zu erzielen, wie Diebstahl von persönlichen Informationen oder wirtschaftlicher Betrug. Wir können ihn "auf jedem Gerät finden, von traditionellen Mobiltelefonen bis hin zu Smartphones von heute, sogar in deiner eigenen Waschmaschine," erklärt einer der Forscher, William Suárez de Tangil, von der IT-Abteilung der UC3M.

Mit dem massiven Verkauf von Smartphones in den letzten Jahren (mehr als PCs in ihrer gesamten Geschichte) haben Malware-Entwickler ihr Interesse an diesen Plattformen konzentriert. Es gibt immer mehr Malware, und dies wird immer intelligenter, also "Sicherheitsanalysten und Marktmanager sind überlastet und können keine umfassende Kontrolle über jede App zulassen," sagt Guillermo Suárez de Tangil. Die Entwicklung dieser Art von Schadprogrammen hat sich bereits zu einer großen Branche entwickelt, die Methoden zur Weiterverwendung von Code enthält. "Sie erstellen kein Programm von Grund auf, sondern stellen neue Proben aus bestehenden Komponenten her," sagt er.

Das von diesen Forschern der UC3M entwickelte Tool, das als DENDROID getauft und in einer Studie beschrieben wurde, die in der Zeitschrift Expert Systems with Applications veröffentlicht wurde, ermöglicht es Sicherheitsanalysten, große Mengen von Apps zu analysieren, um die Ursprünge einer Malwareprobe und die Familie, zu der sie gehört, zu verstehen. Wenn keine Klassifizierung gefunden wird, die direkt mit einer bestimmten Familie übereinstimmt, können Sie einen philogenetischen Baum aus der Anwendung extrahieren, um herauszufinden, welche möglichen Vorfahren der Malware sind. "Entwickler nutzen in der Regel Komponenten anderer Malware, und genau das macht es uns möglich, diese genetische Karte zu bauen," erklärt Guillermo Suarez von Tangil. Diese Informationen ermöglichen es dem Sicherheitsanalysten, die Herausforderung zu bewältigen, Malware-Proben zu analysieren, die noch nie zuvor gesehen wurden.

Die auf Smartphones verwendeten Antiviren verwenden signierte Detektions-Engine, die eine bestimmte Art von Malware aus einer zuvor beobachteten Eigenschaft identifizieren. "Daher ist ihre Wirksamkeit in Frage gestellt," erklärt Guillermo," denn die Ressourcen eines Smartphones sind begrenzter als die eines PCs. Darüber hinaus macht die hohe Frequenz von neuen Malware-Teile es unmöglich, Unterschriften gleichzeitig zu integrieren," sagt er. Das neue Werkzeug, das sie entwickelt haben, "wird dem Analytiker helfen, die Märkte zu schützen und die Nutzer nicht völlig auf Smartphones-Detektoren angewiesen sein müssen," schließt der Forscher.

Das Projekt gehört zur Gruppe "Informationstechnologiesicherheit" (COSEC: www.seg.inf.uc3m.es) UC3M, die sich auf diesen Bereich spezialisiert hat, weil sie für die Gesellschaft von besonderer Bedeutung ist. Insbesondere haben sie gerade ein Projekt zum Thema Sicherheit und Privatsphäre in IoY (Internet of You) des Nationalen Forschungsplans gestartet.

Weitere Informationen:

Titel: Dendroid: A Text Mining Approach to Analyzing and Classifying Code Structures in Android Malware Families. Autoren: G. Suarez-Tangil, J.E. Tapierer, P. Peris-Lopez, J. Blasco. Magazin: Expert Systems With Applications. Elsevier, vol. 41:4, S. 1104-1117 (2014). DOI: 10.1016/j.eswa.2013.07.106

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Universität Carlos III. Madrid

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