AI-система аналізу шкідливого ПЗ: заміна сигнатурному аналізу
Щодня з'являється 450 000 нових шкідливих програм, і 97% з них — варіанти існуючих сімейств, модифіковані для обходу сигнатур. Традиційні антивіруси пасують: сигнатурний метод потребує ручного оновлення і не виявляє невідомі зразки. Наш підхід — AI-аналіз, що працює з поведінкою та структурою файлу, без прив'язки до конкретних байтів. Ми розробляємо систему, яка автоматизує статичний та динамічний аналіз, класифікує сімейства і видає готовий звіт за лічені хвилини. Оцініть можливості для вашого SOC — напишіть нам, ми проведемо аудит ваших процесів.
Чому сигнатурний аналіз не справляється?
Сигнатури — це хеші або патерни байтів. Проти поліморфних і метаморфних шкідливих програм вони безкорисні. Єдиний спосіб реагувати на нові загрози — аналізувати поведінку. AI-моделі навчаються на тисячах сімейств і можуть детектувати навіть нульові модифікації.
Як ми будуємо багатошаровий аналіз?
Система об'єднує статичний та динамічний аналіз, а також роботу з пам'яттю.
Статичний аналіз (до виконання)
ML-моделі (XGBoost, LightGBM, CNN) обробляють PE-заголовки, рядки, імпорти, графи потоку керування. Inference time — 80–200 ms на файл. Точність класифікації за сімействами — 94–96% на еталонних датасетах (EMBER, MalConv).
| Ознака | Тип | Застосування |
|---|---|---|
| PE-header features | Числові, категоріальні | Визначення компілятора, ентропії |
| String extraction | Текстові | Вилучення URL, IP, ключів реєстру |
| Import address table | Граф | Поведінковий профіль |
| Byte n-grams | Послідовності | Fingerprint сімейства |
| Control flow graph | Граф | Структура коду |
Динамічний аналіз (sandbox)
Виконуємо зразок в ізольованому середовищі (Cuckoo / CAPE), перехоплюємо системні події. LSTM або Transformer обробляють часовий ряд викликів API, файлових та мережевих операцій. Це дозволяє детектувати шкідливу поведінку, приховану статичним аналізом.
Пам'ять і unpacking
Packed malware (UPX, custom packers) розпаковується лише в пам'яті. Система знімає memory dump після початку виконання, вилучає реальний код і детектує ін'єкції (process hollowing, reflective DLL injection).
Класифікація за сімействами
Багатокласова модель атрибутує зразок до сімейства (Emotet, Cobalt Strike, LockBit) з confidence score. Це скорочує час на інцидент-реагування: знаючи сімейство, ви одразу бачите типові TTPs та IOCs. Додатково — кластеризація за схожістю (SSDEEP, TLSH, нейронні ембендінги) для пошуку нових варіантів.
Як AI оминає anti-analysis техніки?
Протидіємо перевіркам на VM: імітація реального середовища (драйвери, процеси, обладнання). Затримки виконання обходимо прискоренням часу (time skipping) для sleep loops. Для зашифрованого payload провокуємо C2-комунікацію через honeypot. Поліморфізм нівелюється кластеризацією за поведінкою, а не за сигнатурою.
Приклад з практики
На одному з проєктів для великого банку ми скоротили час аналізу з 4 годин до 5 хвилин, обробивши 1500 зразків на годину. Система виявила нову варіацію Emotet, яку пропустили сигнатурні антивіруси, і автоматично згенерувала YARA правила для блокування.
Технічний стек
Sandbox: Cuckoo Sandbox / CAPE, VMware/KVM Static analysis: LIEF (PE parsing), Ghidra scripting, radare2 Disassembly: IDA Pro API / angr ML: PyTorch, scikit-learn, ONNX Runtime Similarity: ssdeep, TLSH, MinHash Storage: Elasticsearch (IOCs), MinIO (зразки) Integration: MISP, VirusTotal API Автоматичний звіт за хвилини
На виході — структурований звіт за 3–5 хвилин замість 2–4 годин ручного аналізу. Включає:
- Вердикт класифікації + confidence
- Список IOCs (хеші, IP, домени, ключі реєстру)
- Матрицю MITRE ATT&CK (Tactics, Techniques, Procedures)
- Рекомендовані Sigma та YARA правила (автогенерація)
- Схожість з відомими зразками
Пропускна здатність: 500–2000 зразків на годину. Для SOC, що обробляє тисячі файлів щодня, це змінює правила гри. AI-аналіз у 10 разів швидший за ручний і дає точність 96%.
Результати на реальних даних
| Метрика | Значення |
|---|---|
| Точність класифікації сімейств | 96% |
| Час статичного аналізу | 80–200 ms |
| Час динамічного аналізу | 2–5 хв |
| Пропускна здатність | до 2000 файлів/год |
| Економія часу SOC | 80–95% |
Процес оцінки та роботи
- Збір даних — надайте нам зразки ваших шкідливих програм та опис поточних процесів. Ми проаналізуємо обсяги та вимоги.
- Аудит і аналіз — оцінюємо вашу інфраструктуру, навантаження на SOC, сумісність з існуючими інструментами (SIEM, SOAR).
- Проектування — розробляємо архітектуру рішення: вибір моделей, налаштування sandbox, інтеграція з MISP/TheHive.
- Оцінка вартості — після аналізу надаємо точну пропозицію. Жодних фіксованих цін — лише індивідуальний підхід.
- Розробка — адаптуємо моделі під ваші дані (fine-tuning), налаштовуємо пайплайн аналізу.
- Тестування — запускаємо пілот на реальних загрозах, валідуємо точність та швидкість.
- Запуск — розгортаємо у вашому середовищі (on-premise або приватне хмара), інтегруємо з SOAR/SIEM.
Орієнтири за строками
Тривалість проекту — від 2 до 6 тижнів залежно від складності інфраструктури та обсягу даних. Для типових SOC з уже налаштованим середовищем — 2–3 тижні.
Що входить у роботу
- Аудит поточних процесів та інфраструктури (2–5 днів)
- Адаптація моделей під ваші дані (fine-tuning на внутрішніх зразках)
- Розгортання у вашому оточенні (on-premise або приватне хмара)
- Інтеграція з SOAR, SIEM (MISP, TheHive) та налаштування пайплайну
- Документація, навчання команди, пост-релізна підтримка
Чому обирають нас?
Ми — команда з понад 10 років досвіду в кібербезпеці та ML, реалізували 40+ проєктів з автоматизації аналізу шкідливого ПЗ. Наші інженери сертифіковані за MITRE ATT&CK та мають досвід роботи з великими SOC. Ми гарантуємо зниження часу аналізу на 80% і точність не нижче 95%. Отримайте консультацію — проаналізуємо ваші зразки та покажемо роботу системи на реальних загрозах.