Análise e extração de características estruturais e comportamentais para perfis de malware

Abstract

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.