Quelle: Bild: Shutterstock / Valery Brozhinsky
Malware-Prävention mit Machine Learning 26.06.2017, 11:42 Uhr

Mehr Sicherheit

Mathematisch-statistische Modelle beheben die Schwächen signaturbasierter Virenerkennung.
Die Problematik signaturbasierter Erkennung liegt auf der Hand: Auf diese Weise kann nur bereits bekannte und erfasste Malware bekämpft werden. Es kommt daher zu einem ständigen Wettlauf zwischen dem Erfassen und dem Entstehen neuer, noch nicht gesichteter Malware; ein Wettlauf, bei dem naturgemäß die Angreifer immer einen Schritt voraus sind. Oft müssen sie ihre Software nur geringfügig verändern, um unerkannt zu bleiben.
Aus diesem Grund wurden schon etliche alternative und ergänzende Verfahren entwickelt, so etwa Sandboxing, Micro-Virtualisierung oder Exploit Protection. Relativ neu im Markt sind Verfahren, die auf Machine Learning (ML) basieren, bei denen also Malware-Prozesse mit mathematisch-statistischen Modellen erkannt und verhindert werden sollen.

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