網路犯罪集團隨時都在尋找新的策略來擊敗資安防護產品/防毒軟體以提高其成功機率。
隨著惡意檔案變形與包裝技巧日益普遍，傳統採用特徵比對技術的用戶端 (端點) 防護，已無法「獨力」面對威脅，所以新的跨世代防護方法應運而生。除此之外，後台系統在分析今日惡意程式時也顯得力不從心，因為不論是靜態或動態分析技巧，當遇到的惡意程式經過複雜的加密編碼或具備沙盒反制能力時，將無法發揮作用。再者，新的威脅數量越來越多，需要一套更快的偵測系統才能妥善保護全球的使用者。
為了滿足這項需求，趨勢科技開發了一套系統來克服靜態及動態偵測技巧的困境，並且即時偵測最新威脅。我們結合了機器學習和圖像推理，只需不到一秒的時間就能分辨軟體下載的好壞並加以分類。
圖 1：偵測架構示意圖。
每個受保護的端點都會執行一個下載辨識代理程式 (Download Identification Agent，簡稱 DIA)，用來偵測新的軟體下載。代理程式將負責蒐集下載相關情境資訊，將資訊傳送至趨勢科技的分類系統 (稱之為「惡意程式下載偵測系統」，簡稱 MDD)。接著，代理程式暫時將下載的檔案隔離，直到分類結果出爐為止。所謂的情境資訊包括下載的用戶端與端點組態，但不包含被下載的檔案本身。
圖 2：檔案下載分類流程示意圖。 繼續閱讀