在2018年1月23日文件照片中,法国士兵在法国国际网络安全论坛期间在法国国防部在法国北部国际网络安全论坛上观看代码线。

在2018年1月23日文件照片中,法国士兵在法国国际网络安全论坛期间在法国国防部在法国北部国际网络安全论坛上观看代码线。 AP照片/ Michel Spingler

研究人员说,计算机已经找到了一种更好的方法来发现电子邮件的恶意软件

不知何故,没有人想到将机器学习应用于恶意电子邮件的方式。但结果很大。

看,麦克菲;下一个大网络安全软件可以从以色列出来。来自Ben-Gurion大学的一群研究人员 发布了一种检测恶意电子邮件的新方法 他们说胜过60个销售的反病毒程序。

大多数反病毒发动机检查了电子邮件的特定部分,例如附加文件,因为它们寻找可能在执行时扰乱用户计算机的恶意代码。这有点像检查某人的随身携带。虽然这是边境守卫的最逻辑的地方,但这几乎不是唯一一个走私者可能隐藏一些东西的地方。目前的反病毒软件在电子邮件中展示越来越可能携带不良代码的关键区域。

“现有的电子邮件分析解决方案仅使用基于规则的方法分析特定的电子邮件元素,并且不分析其他重要的部分,”David和Janet Polak Family Malware Lab的David和Janet Polak Family Malware Lab的Head说“ 新闻稿。例如,附件的数量和大小是可疑电子邮件的典型赠品,原因是收件人的数量,因为大多数电子邮件攻击者正在寻求最大的潜在受害者。但这些不是唯一的指标。

由...领着 Aviad Cohen.,博士。学生和研究员在BGU Malware Lab,研究人员拍摄了33,142封电子邮件,其中三分之一是恶意,并应用了各种机器学习方法,以查找流行病毒检测软件包(如Kaspersky,McAfee)的常见错误电子邮件指标和bitdefender错过了。它们被称为所得到的工具 电子邮件-SEC-360°.

Ben-Gurion大学研究人员将其检测模型与60个行业领先的防病毒发动机以及以前的研究进行了比较,发现其系统优于下一个最佳防病毒发动机13% - 显着优于包括卡巴斯基,迈克斯基和麦克菲和Avast等产品的优势。信用:Ben-Gurion U. Cyber​​ @ BGU。


“结果表明,在使用计算机学习算法的新功能时,可以有效地检测到恶意电子邮件。此外,我们的小说特征在与相关工作所建议的功能结合使用时,提升了恶意电子邮件的检测,“研究人员写在纸质。

例如,电子邮件正文中的一些HTML标记,例如“<iframe>“一个标记打开另一个网页但不链接到它,是大多数过滤器忽略的窗口。另一个底下的指示器是链接,URL中的文本与链接不同,也是分配类型的附件,例如.pdf或.xlsx,与实际类型的文件不匹配。

它们确定了大约100个顶部功能,可以使机器学习算法能够更好地拾取恶意软件。它们是您不知道要查找的各种事物,如果您无法为某些常见功能扫描一吨恶意电子邮件,那么一个超出刚刚恶意代码的功能。

“在未来的工作中,我们正在扩展我们的研究和整合电子邮件-SEC-360°内的附件(如PDF和Microsoft Office文档)的研究,因为黑客通常用于让用户打开和传播病毒和恶意软件,”尼西姆。

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