Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-08-24T15:40:33Z
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2016_LeandroSilvadosSantos.pdf: 1164074 bytes, checksum: 9322776457712d86b959e6a3b7d0e26e (MD5) / O cenário de ataques cibernéticos, acompanhando a modernização das ferramentas de detecção e remoção, tem se tornando cada vez mais complexo de ser detectado e mitigado. Com isso as ferramentas tradicionais de detecção e remoção de ameaças estão cada vez menos eficiente, principalmente por aquele seguimento que utiliza uma abordagem de detecção baseada em assinatura. Este trabalho propõe uma metodologia automatizável de detecção de malwares desconhecidos, ou seja, aqueles que não foram detectados pelas ferramentas tradicionais. A metodologia apresentada neste trabalho, denominada aqui por Maldetect, coleta e correlaciona características comportamentais típicas de códigos maliciosos, que estão presente no dump memória volátil, com o objetivo de identificar os artefatos que mais realizam atividades típicas de malware. Além disso, foi construída uma ferramenta usando as linguagens de programação PHP e Python, denominada Maldetect Tool, a qual automatiza a metodologia proposta. Esta ferramenta analisou \textit{dumps} da memória volátil infectados com códigos maliciosos e gerou um relatório contendo os artefatos que mais realizaram atividades típicas de malwares. ________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The scenario of cyber attacks, following the modernization of detection and removal tools is becoming increasingly complex to be detected and mitigated. Thus the traditional tools of detection and removal of threats are becoming less efficient, especially by those that use a signature-based detection approach. This paper proposes an automatable method of detecting unknown malware, ie those that were not detected by traditional tools. The methodology presented in this work, called here by Maldetect, collects and correlates typical behavioral characteristics of malicious code, which are present in the volatile memory dump , in order to identify artifacts that most perform typical activities of malware. Moreover, it was built a tool using the languages of PHP and Python, called Maldetect Tool, which automates the proposed methodology. This tool analyzed the volatile memory dumps infected with malicious code and generated a report containing the artifacts held more typical activities of malware.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/21543 |
| Date | 30 June 2016 |
| Creators | Santos, Leandro Silva dos |
| Contributors | Amaral, Dino Macedo |
| 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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