Комплексний підхід до виявлення та аналізу поліморфного зловмисного програмного забезпечення

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЧайковський, М.
dc.contributor.authorChaikovskyi, M.
dc.date.accessioned2024-09-13T10:10:41Z
dc.date.available2024-09-13T10:10:41Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractУ статті досліджено особливості сучасного поліморфного зловмисного програмного забезпечення та його вплив на функціонування комп'ютерних систем. Розглянуто існуючі підходи та методи його виявлення та аналізу, такі як: алгоритм пошуку рядка, інтелектуальний аналіз даних, аналіз в пісочниці, машинне навчання, метод розробки структурних функцій. Визначено їх переваги та недоліки. Аргументовано необхідність застосування нового підходу, а саме виявлення зловмисного програмного забезпечення за допомогою імовірнісних логічних мереж. Визначено його переваги та перспективи розвитку. Запропоновано комплексний підхід до виявлення та аналізу поліморфного зловмисного програмного забезпечення, який полягає в системному поетапному поєднанні розглянутих методів з метою мінімізації їх недоліків. Даний підхід дозволить максимізувати ймовірність успішного виявлення поліморфного зловмисного програмного забезпечення.
dc.description.abstractThe article examines the features of modern polymorphic malware and its impact on the functioning of computer systems. Existing approaches and methods of its detection and analysis are considered, such as: string search algorithm, intelligent data analysis, sandbox analysis, machine learning, method of developing structural functions. Their advantages and disadvantages are determined. The necessity of using a new approach, namely the detection of malicious software using probabilistic logical networks, is argued. Its advantages and development prospects are determined. In the study, a comprehensive approach consisting of 3 stages is proposed for the detection of polymorphic malware. The first one uses string search algorithms. The second is a complex of methods, including intelligent data analysis, sandbox analysis, machine learning, and the method of developing structural functions. In the third step, the use of probabilistic logical networks is proposed, which will allow establishing the probability that the software belongs to polymorphic malware. The use of the proposed integrated approach will also allow to determine the necessary methods for neutralization of detected malicious software. This approach will maximize the probability of detecting polymorphic malware.
dc.identifier.citationЧайковський М. Комплексний підхід до виявлення та аналізу поліморфного зловмисного програмного забезпечення / М. Чайковський // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2024. – № 2. – С. 42-50.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/16731
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національний університет
dc.subjectзловмисне програмне забезпечення
dc.subjectалгоритм пошуку рядка
dc.subjectінтелектуальний аналіз даних
dc.subjectаналіз в пісочниці
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectметод розробки структурних функцій
dc.subjectімовірнісні логічні мережі
dc.subjectкомплексний підхід
dc.subjectmalicious software
dc.subjectstring search algorithm
dc.subjectintelligent data analysis
dc.subjectsandbox analysis
dc.subjectmachine learning
dc.subjectstructural function development method
dc.subjectprobabilistic logic networks
dc.subjectcomplex approach
dc.subject.udc004
dc.titleКомплексний підхід до виявлення та аналізу поліморфного зловмисного програмного забезпечення
dc.title.alternativeComprehensive approach to the detection and analysis of polymorphic malware
dc.typeСтаття
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
VOTTP_2_2024 42-50.pdf
Розмір:
469.82 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
ВОТТП - 2024 рік