Trong thời đại công nghệ số, an ninh mạng trở thành một thách thức vô cùng lớn. Mã độc là một công cụ phổ biến trong các cuộc tấn công mạng, được thiết kế để gây hại, đánh cắp thông tin hoặc phá hủy hệ thống. Các phương pháp phát hiện mã độc truyền thống như phân tích chữ ký (signature-based) hay phân tích hành vi (behavior-based) đã có được những kết quả đáng kể. Tuy nhiên, với sự phát triển của các mã độc thế hệ mới, đặc biệt là các biến thể tự động biến đổi mã nguồn, những phương pháp này ngày càng thể hiện sự hạn chế.
TRỰC QUAN HÓA MÃ ĐỘC
Khái niệm trực quan hóa mã độc và một số mã độc phổ biến
Trực quan hóa mã độc là quá trình chuyển đổi mã nhị phân của mã độc thành định dạng hình ảnh (xám hoặc màu). Trong đó, mỗi byte của mã độc được biểu diễn dưới dạng một pixel và giá trị của byte được phản ánh qua màu sắc hoặc cường độ sáng tối của pixel tương ứng.
Trong bối cảnh không gian mạng ngày càng trở nên phức tạp, các loại mã độc liên tục được cải tiến để qua mặt các hệ thống bảo mật. Dưới đây là một số loại mã độc phổ biến với cơ chế hoạt động và mức độ nguy hiểm riêng khác nhau:
- Virus: lây nhiễm vào các tệp tin và lan truyền khi tệp tin được mở. Nó có thể gây hư hại hệ thống, phá hủy dữ liệu hoặc làm chậm máy tính.
- Worm: có khả năng tự động sao chép và lây qua mạng mà không cần sự can thiệp của người d...
Trực quan hóa và phân loại mã độc ứng dụng học sâu
Mã độc là một loại phần mềm được tạo ra và chèn vào hệ thống một cách bí mật với mục đích thâm nhập, phá hoại hệ thống hoặc đánh cắp thông tin, làm gián đoạn, tổn hại tới tính bí mật và tính toàn vẹn của dữ liệu người dùng. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các phương pháp phát hiện mã độc truyền thống như phân tích chữ ký (signature-based) hay phân tích hành vi (behavior-based) đã có được những kết quả đáng kể. Tuy nhiên, với sự phát triển của các mã độc thế hệ mới, đặc biệt là các biến thể tự động biến đổi mã nguồn, những phương pháp này ngày càng thể hiện sự hạn chế. Trong bài viết này, nhóm tác giả sẽ trình bày phương pháp trực quan hóa mã độc kết hợp với mô hình học sâu để nâng cao hiệu quả và hiệu suất phân loại, đồng thời đề xuất hướng phát triển trong tương lai.