Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2017-03-03T15:17:54Z
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2016_DanielMendesCaldas.pdf: 1619130 bytes, checksum: e84e0f38f31262e273d74ef772c95c79 (MD5) / Grande parte das ações criminosas na rede são praticadas com uso de softwares maliciosos, comumente denominados malwares. Malwares são programas desenvolvidos com o intuito de se infiltrar em um sistema de computador alheio de forma ilícita, para causar danos, alterações ou roubo de informações (confidenciais ou não). Uma resposta eficiente do Estado para um crime cibernético requer o entendimento do meio utilizado para o cometimento da ação criminosa. No ambiente jurídico, a análise de malware deve prover evidências necessárias para a materialização do fato e a determinação da autoria, visando a condenação do agente malicioso, e a fornecer meios para inocentar os erroneamente acusados. Existem duas abordagens fundamentais para o problema da análise de malware, a análise estática, que envolve examinar o malware sem executá-lo observando suas características estruturais, e a análise dinâmica, que envolve analisar o malware durante sua execução, observando suas características comportamentais. A maior parte da pesquisa feita hoje na área de análise de malware tem seu foco na detecção, como forma de prevenção e de evitar ataques. A pesquisa na área de classificação de malware ainda se encontra em estágios iniciais, e as técnicas desenvolvidas até então demonstram serventia limitada no dia a dia do investigador forense. O objetivo deste trabalho é realizar uma contribuição na área de classificação de malware. Tal contribuição é feita na forma de um estudo do panorama atual da área, na indústria de antivírus e na literatura. O estudo apresenta as principais classificações existentes até então, e suas limitações. É apresentada uma nova proposta de classificação, definida como profiling de malware, baseada no profiling criminal. Além da definição de perfis, este trabalho sugere características, comportamentais e estruturais, que podem representar comportamentos que reflitam os perfis, e apresenta uma estratégia eficiente para extração das características, utilizando a ferramenta Cuckoo Sandbox. Por fim faz-se uma análise das características extraídas, que revela que sete das onze características extraídas se mostraram promissoras para o profiling de malware. / Most of the criminal actions in the network are practiced with the use of malicious software, commonly denominated malwares. Malwares are programs designed to infiltrate a computer system unlawfully, to cause damage, alteration or theft of information (confidential or not). An efficient response of the state to a cyber crime requires understanding the means used to commit the criminal action. In the legal environment, malware analysis should provide evidence necessary for the materialization of the fact and the determination of authorship, aiming at condemning the malicious agent, and providing means to clear the wrongly accused. There are two fundamental approaches to the problem of malware analysis, the static analysis, that involves examining the malware without executing it, observing its structural features, and the dynamic analysis, that involves analyzing the malware during its execution, observing its behavioral features. Most of the research done today in the area of malware analysis has its focus on malware detection, as a way of preventing attacks. The research in the area of malware classification is still in the early stages, and the techniques developed until then show limited use in the day-to-day of the forensic investigator. The goal of this work is to make a contribution in the area of malware classification. This contribution is made with a study of the current panorama of malware classification, in the antivirus industry and in the literature. The study presents the main classes definitions until now, and their limitations. A new classification strategy based on criminal profiling is presented, named as malware profiling. In addition to the definition of profiles, this work suggests features, behavioral and structural, that represent behaviors of the profiles, and presents an efficient strategy to extract these features from malware samples, using the Cuckoo Sandbox tool. Finally, an analysis of the extracted features is performed, which reveals that seven of the eleven extracted features have shown promise for malware profiling.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/23110 |
| Date | 05 December 2016 |
| Creators | Caldas, Daniel Mendes |
| Contributors | Deus, Flávio Elias Gomes de, Albuquerque, Robson de Oliveira |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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