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行为分析在勒索软件检测和预防中的作用
勒索软件攻击的威胁不断升级，这突显了有效检测和预防策略的迫切需求。传统的安全措施虽然有价值，但通常在识别和缓解复杂的勒索软件威胁方面差不多。本文探讨了行为分析与勒索软件防御机制的整合，提出了从基于签名的基于行为的检测方法的范式转变。通过分析用户和系统行为的模式，行为分析可以为勒索软件活动的微妙指标提供更深入的见解。本研究研究了各种行为分析技术，包括异常检测，机器学习算法和启发式方法，以及它们在识别勒索软件早期迹象方面的功效。它还解决了与行为分析相关的挑战，例如高误报率以及对不断发展威胁的持续适应的需求。通过对当前方法论和案例研究的综述，本文强调了行为分析的潜力，以增强勒索软件检测和预防，从而提供了更具动态和弹性的网络安全方法。
使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
分层加密签名映射勒索软件分类：一种结构分解方法
摘要 - 基于吸附的网络威胁继续发展，利用越来越复杂的加密技术来逃避检测并在受损的系统中持续存在。旨在分析结构加密特性的层次分类框架提供了一种新颖的方法，可将恶意加密与合法的加密操作区分开。通过系统地分解加密工作，分类方法会增强识别跨二经域威胁变体的不同模式的能力，从而降低了对经常不受快速突变威胁的预定签名的依赖。该研究研究了密码学特征映射如何促进分类精度的提高，突出了熵，钥匙交换机制和算法依赖性在区分有害加密活动中的作用。通过实验验证，该框架在多个攻击家族中表现出高度的精度，超过了调用分类技术，同时保持了适合大规模网络安全应用的计算效率。分层的结构分析进一步增强了法医调查，使安全分析师能够解剖加密工作流程，以追踪攻击起源并确定跨不同运动的共同点。该方法论加强了主动的威胁减轻工作，提供了可扩展且适应性的解决方案，该解决方案既是已知和新兴加密的网络威胁。比较评估说明了结构分解在减轻假阳性和负面因素方面的优势，从而增强了在实际安全环境中加密签名分类的可靠性。
使用时间相关图
摘要 - 网络威胁的快速发展已经超过了传统的检测方法，需要创新的措施，能够解决现代对手的适应性和复杂性。一个新颖的框架是构造的，利用时间相关图来建模恶意操作中固有的复杂关系和时间模式。该方法动态捕获的行为异常，提供了一种可靠的机制，可在实时场景中区分良性和恶意活动。广泛的实验证明了该框架在各种勒索软件家族中的有效性，其精度，召回和总体检测准确性始终如一。比较评估强调了其比传统的基于签名和启发式方法更好的表现，尤其是在处理多态性和以前看不见的勒索软件变体方面。该体系结构的设计考虑到可扩展性和模块化，确保与企业规模环境的兼容性，同时保持资源效率。对加密速度，异常模式和时间相关性的分析提供了对勒索软件运营策略的更深入的见解，从而验证了该框架对不断发展的威胁的适应性。该研究通过整合动态图分析和机器学习来推进网络安全技术，以在威胁检测中进行未来的创新。这项研究的结果强调了改变组织检测和减轻复杂网络攻击的方式的潜力。
使用机器学习Dipak Shid*，Parikshit Patil **，Shrikrushna Shinde ***，Himanshu Shinde **** mani
传统的勒索软件检测技术（此类基于签名的检测）无法跟上最新的，不断变化的勒索软件变体。由于基于签名的技术取决于发现众所周知的恶意代码模式，因此他们无法识别出新颖的未发现的勒索软件菌株。攻击者会定期使用勒索软件，因为其复杂性会增加。通过检查与有害活动相关的模式和行为，机器学习提供了实时勒索软件攻击检测的能力。通过检测与典型的系统行为不同，机器学习模型与基于签名的技术相反，能够检测出新颖的勒索软件变体。基于系统活动数据，诸如随机森林和支持矢量机（SVM）之类的算法表现出有效识别和分类勒索软件的潜力。
使用机器学习检测勒索软件...
2024年。更不用说在2021年全球大约有6亿次攻击，这是对网络安全的主要威胁。也有人说，IBM报告中的勒索软件攻击泄露数据泄露的10％增加。JumpCloud一个IT平台说，与过去几年相比，勒索软件攻击的幅度强劲。为了克服这一威胁，如此多的研究人员以及科学家发现了许多防止这种感染的想法。通过使用机器学习算法，自然语言处理，静态分析，基于文件的异常分析，基于网络的分析以及基于行为分析，一些算法和方法通过使用机器学习算法，静态分析，基于异常的分析来实现了很高的精度。大多数研究以及研究主要基于行为分析和网络分析。因此，本文主要集中于根据PE（便携式可执行文件）文件的PE标头的功能检测勒索软件文件。那么为什么要执行文件？为什么不使用其他方法？主要原因是可以提取PE文件的功能，而无需实际执行PE文件。与其他方法相比，检测时间将更高。在PE文件中使用PE标头功能所需的资源要低得多，并且病毒感染系统的风险也很小。除了使用赎金注释的自然语言处理对勒索软件的分析之外，PE标头分析方法具有最小的假阳性或假阴性。
可持续的网络暴露研究：勒索软件
*插件151424：潜在暴露于Kaseya VSA lansomware攻击检测远程主机机器上的Agent.exe或Agent.crt ioc的潜在存在。这可以表明主机可能是针对Kaseya VSA勒索软件攻击的目标。如果确认妥协，则可以强烈建议您手动验证结果并采取适当的补救措施。