Un altro esempio di come l’intelligenza artificiale puรฒ aiutare la cybersecurity. Gli esperti di ESET hanno rilasciato un whitepaper dove illustrano come un modello di machine learning li aiuterร a trovare nuovo malware per UEFI.
L’UEFI, Unified Extensible Firmware Interface, รจ il firmware che da qualche anno ha preso il posto del vecchio BIOS nei computer. Purtroppo esiste malware anche per UEFI, il primo – chiamato LoJax – รจ stato scoperto proprio da ESET circa un anno fa.
Poichรฉ i prodotti ESET dispongono di uno scanner UEFI, cosa non comune in altri prodotti di cybersecurity, l’azienda di sicurezza si รจ trovata in una posizione privilegiata che le ha consentito di ottenere un elevato numero di sample dalla telemetria dei clienti e da altre fonti: in due anni sono stati raccolti oltre 5,5 milioni di eseguibili UEFI, di cui 2,5 milioni sample univoci.
Analizzarli manualmente non era possibile, cosรฌ i ricercatori hanno studiato prima un modo per estrarre determinate caratteristiche da ogni sample, arrivando anche a migliaia di feature distinte per un eseguibile. Dopodichรฉ hanno implementato un algoritmo vp-tree per per far emergere i risultati dissimili dalla normalitร , costruendo un meccanismo automatico che – testato su malware UEFI reale – รจ in grado di individuare firmware sospetti separandoli dalla massa di eseguibili UEFI normali.
Secondo ESET (che non รจ nuova a questo tipo di tecnologie, avendo implementato una rete neurale per l’analisi del malware giร nel 1998) questa procedura automatizzata riesce a ridurre il lavoro degli analisti del 90%, consentendo loro di concentrarsi solo sulle analisi manuali dei sample sospetti.
Il whitepaper di ESET รจ disponibile qui (pdf).
Per approfondire: Needles in a haystack: Picking unwanted UEFI components out of millions of samples
