Архітектура автоматизованого програмного комплексу на основі багатоядерного SVM-класифікатора для аналізу шкідливих виконуваних файлів - Nafiiev, Alan; Rodionov, Andrii (СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, 2024)
Тематика дослідження. У статті запропоновано розроблення та архітектуру автоматизованого програмного комплексу, призначеного для ідентифікації та аналізу шкідливих виконуваних файлів за допомогою класифікатора на основі багатоядерного навчання машини опорних векторів (SVM). Мета – створення автоматизованої системи, що підвищує точність і ефективність виявлення шкідливого програмного забезпечення завдяки поєднанню статичного й динамічного аналізу в єдину структуру, здатну обробляти значні обсяги даних з оптимальними витратами часу. Завдання статті. Для досягнення окресленої мети розроблено програмний комплекс, що автоматизує збір статичних і динамічних відомостей із виконуваних файлів за допомогою таких інструментів, як IDA Pro, IDAPython і Drakvuf; застосовано інтеграцію багатоядерного класифікатора SVM для аналізу зібраних різнорідних даних; виконано валідацію ефективності системи на основі значного датасету, що містить 1 389 виконуваних зразків; продемонстровано масштабованість і практичну застосовність системи в реальних умовах. Методи передбачали гібридний підхід, що поєднує статичний аналіз – витяг байт-коду, дизасембльованих інструкцій та графів потоку керування за допомогою IDA Pro та IDAPython – з динамічним аналізом, який полягав у моніторингу поведінки в реальному часі за допомогою Drakvuf. Багатоядерний класифікатор SVM інтегрує різні подання даних, використовуючи різні ядра, що дає змогу брати до уваги як лінійні, так і нелінійні взаємозв’язки в процесі класифікації. Результати дослідження продемонстрували, що система досягає високого рівня точності та повноти, про що свідчать ключові метрики ефективності, зокрема F-міра 0,93 та значення ROC AUC і PR AUC. Автоматизований програмний комплекс зменшує час аналізу одного файлу з середніх 11 хв до приблизно 5 хв, що фактично подвоює пропускну здатність порівняно з попередніми методами. Це значне скорочення часу оброблення є критично важливим для впровадження в середовищах, де необхідне швидке й точне виявлення шкідливого програмного забезпечення. Крім того, масштабованість системи дає змогу ефективно обробляти значні обсяги даних, що робить її придатною для реального застосування. Висновки. Розроблений у межах цього дослідження автоматизований програмний комплекс демонструє значні поліпшення щодо точності та ефективності виявлення шкідливого програмного забезпечення. Інтегруючи багатоядерну класифікацію SVM зі статичним і динамічним аналізом, система виявляє потенціал для аналізу шкідливого ПЗ в реальних умовах. Її масштабованість та практична застосовність свідчать про те, що система може стати важливим інструментом у боротьбі із сучасними кіберзагрозами, надаючи організаціям ефективний засіб для підвищення їх кібербезпеки.