惡意軟體檢測：方法和技術

惡意軟體檢測技術

公司可以使用各種技術來檢測和分析其係統中的惡意軟體。 一些最常見的包括：

• 簽章偵測：簽章偵測使用惡意軟體變體的獨特功能來識別它，例如檔案雜湊、它接觸的網域和 IP 位址或執行檔中的字串。 雖然簽章偵測的誤報率較低，但它無法識別零日威脅和新的惡意軟體變體。
• 異常檢測：異常檢測透過開發正常操作模型並尋找與該模型的偏差，將人工智慧應用於網路安全。 異常偵測可以識別新威脅，但它通常有很高的假陽性率。
• 行為偵測：惡意軟體通常會執行異常行為，例如開啟和加密大量檔案。 行為偵測會尋找這些異常活動來識別系統上是否有惡意軟體。
• 靜態分析：靜態分析涉及分析可疑或惡意的可執行檔，而不執行它。 這是分析惡意軟體的安全方法，可以深入了解惡意軟體的工作原理以及可用於簽章偵測的危害指標 (IoC)。
• 動態分析：動態分析工具運行惡意軟體並觀察其行為。 此方法通常比靜態分析更快，但必須在安全的環境中執行，以避免感染分析師的計算機。
• 混合分析：混合分析結合了靜態和動態惡意軟體分析技術。 這可以更全面地了解惡意軟體的活動，同時減少分析惡意軟體所需的總時間。
• 封鎖清單：封鎖清單指定係統或網路中不允許的某些內容。 封鎖清單通常用於阻止某些檔案副檔名或已知惡意軟體安裝在電腦上。
• 允許清單：允許清單指定系統上允許的內容，而且允許清單中未在允許清單中的所有內容都被封鎖。 允許清單可用於惡意軟體檢測，以指定係統上允許的文件，並假定所有其他程式都是惡意的。
• 蜜罐：蜜罐是一種看起來像是對攻擊者或惡意軟體具有誘惑力的目標的系統。 如果他們被惡意軟體感染，安全專業人員可以研究它並為他們的真實系統設計防禦措施。

透過 Check Point 進行惡意軟體防護

惡意軟體偵測很有用，但以偵測為中心的惡意軟體威脅管理方法會使組織面臨風險。 在分析師看到來自 IDS 的警示並執行必要的分析時，攻擊者已經獲得對目標系統的存取權，並且有一個視窗來對該系統執行惡意動作。

管理惡意軟體的更好方法是採取以預防為重點的方法。 IPS、端點保護平台(EPP) 和類似工具能夠在惡意軟體到達組織系統之前識別和阻止惡意軟體，從而消除其對業務構成的威脅。

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