11/09/2014 - Un système facilite l'identification des logiciels malveillants des smartphones

Menéame

Enquêteurs Université Carlos III de Madrid (UC3M) développent un outil qui aide les analystes de sécurité à protéger les marchés et les utilisateurs de logiciels malveillants. Ce système permet analyser de grandes quantités d’apps pour comprendre les origines et la famille à laquelle appartiennent ces programmes malveillants.

El malware est un type de programme malveillant dont l’objectif est généralement d’obtenir un gain économique en effectuant des actions sans le consentement de l’utilisateur, comme le vol d’informations personnelles ou la fraude économique. Nous pouvons le trouver "sur n’importe quel type d’appareil, depuis les téléphones mobiles traditionnels jusqu'aux smartphones d’aujourd'hui, même dans votre propre machine à laver ," explique un des chercheurs, Guillermo Suárez de Tangil, du département informatique de l’UC3M.

Avec la vente massive de smartphones ces dernières années (plus que des ordinateurs personnels dans toute leur histoire), les développeurs de logiciels malveillants ont focalisé leur intérêt sur ces plateformes. Il y a de plus en plus de logiciels malveillants et il est de plus en moins intelligent, donc "les analystes de sécurité et les administrateurs de marché sont débordés et aucun contrôle complet sur chaque application ne peut être autorisé," commente Guillermo Suarez de Tangil. Le développement de ce type de programmes malveillants est déjà devenu une grande industrie qui intègre des méthodologies de réutilisation de code. "Ne créez pas un programme à partir de zéro, mais faites de nouveaux échantillons à partir de composants existants," dit-il.

L’outil développé par ces chercheurs de l’UC3M, baptisé DENDROID et décrit dans une étude publiée dans la revue Expert Systems with Applications, permet aux analystes de sécurité d’analyser de grandes quantités d’apps pour comprendre les origines d’un échantillon de logiciels malveillants et la famille à laquelle il appartient. En outre, si vous ne trouvez pas une classification qui correspond directement à une famille spécifique, vous pouvez extraire un arbre philogénétique de l’application pour savoir quels sont les éventuels prédécesseurs du malware. "Les développeurs réutiliseront généralement des composants d’autres logiciels malveillants, ce qui nous permet de construire cette carte génétique ," explique Guillermo Suárez de Tangil. Ces informations permettent à l’analyste de la sécurité de relever le défi d’analyser des échantillons de logiciels malveillants jamais vus auparavant.

Les antivirus utilisés sur les smartphones utilisent des moteurs de détection basés sur des signatures, qui identifient un type particulier de logiciels malveillants à partir d’une caractéristique de celui-ci précédemment observé. "C’est pourquoi son efficacité est en cause, explique Guillermo, parce que les ressources d’un smartphone sont plus limitées que celles d’un PC. En outre, la fréquence élevée de nouvelles pièces de logiciels malveillants rend impossible d’incorporer des signatures en même temps," indique-t-il. En revanche, le nouvel outil qu’ils ont mis au point " aidera l’analyste à protéger les marchés et que les utilisateurs n’ont pas besoin de compter entièrement sur les détecteurs sur les smartphones ," conclut l’enquêteur.

Le projet appartient au groupe de sécurité des technologies de l’information (COSEC: www.seg.inf.uc3m.es) de l’UC3M qui s’est spécialisée dans ce domaine en raison de son importance particulière pour la société. En particulier, ils viennent de lancer un projet sur la sécurité et la confidentialité dans IoY (Internet of You) du Plan national de recherche.

Pour plus d’informations:

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

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Université Carlos III de Madrid

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