TL;DR: Malware Detection

Malware-detektion betyder at finde og blokere skadelig software såsom virus, ransomware, spyware og trojanere på systemer, netværk og applikationer.

Det bruger teknikker såsom signaturer, adfærdsanalyse, og maskinlæring til at opdage trusler tidligt, begrænse skader og beskytte følsomme data.

Hvad er Malware Detection?

Malware-detektion er processen med at finde, analysere og stoppe skadelig software (malware), før den kan skade systemer, stjæle data eller forstyrre forretningsdrift.

Malware kan kategoriseres i:

• Virus - skadelig kode, der ofte spredes gennem filudførelse
• Ransomware - låser eller krypterer data og kræver betaling
• Spyware - registrerer hemmeligt brugeraktivitet og stjæler følsomme oplysninger.
• Trojanere - opfører sig som legitim software, men udfører skadelige handlinger.
• Orme - et selvreplikerende program, der spreder sig over netværk

Malware-detektion værktøjer kontrollerer filer, netværkstrafik, hukommelse og processer for at opdage mistænkelig aktivitet og blokere trusler så hurtigt som muligt.

Hvorfor Malware Detection er Vigtigt

Malware forbliver en af de mest almindelige årsager til:

• Databrud
• Serviceafbrydelser
• Økonomisk tab forårsaget af afpresning
• Skade på omdømme

Angribere bruger malware til:

• stjæle følsomme oplysninger som legitimationsoplysninger, betalingsinformation eller intellektuel ejendom
• Kryptere systemet og kræve løsesum (ransomware)
• Omdanne enheder til bots for større angreb gennem botnets (DDOS)
• Bevæge sig lateralt inden for netværk, når de først har fået fodfæste.

God malware-detektion hjælper organisationer:

• Opdage angreb tidligt, før de spreder sig.
• Begrænse skader og reducere nedetid.
• Opfylde overholdelseskrav
• Beskytte personlige og finansielle data.
• Opnå tillid fra kunder og partnere.

Hvordan Malware-detektion Fungerer

Malware-detektion kombinerer normalt flere tilgange:

1. Signaturbaseret detektion
   • Sammenlign en fil eller proces med en database af kendte malwaremønstre (signaturer)
   • Det fungerer hurtigt og præcist for kendt malware, men kan overse nye typer.
2. Heuristisk og adfærdsbaseret detektion
   • Denne metode kontrollerer, hvordan software opfører sig, ikke kun hvordan det ser ud.
   • Marker mistænkelig adfærd såsom:
     • kryptering af mange filer
     • injektion af kode i en anden proces
     • forbindelse til kendte ondsindede servere
   • Dette hjælper med at finde ny eller ændret malware, der ikke er i den aktuelle malware-database.
3. Maskinlæring og AI
   • Bruger modeller trænet på store datasæt af ondsindet og normal adfærd til at detektere mønstre
   • Identificer anomalier i filer, processer eller netværk, der virker usædvanlige og indikerer malware.
4. Sandboxing
   • Kør mistænkelige filer i et isoleret miljø for sikkert at observere adfærd.
   • Hvis de mistænkelige filer forsøger at sprede sig, stjæle data eller ændre systemindstillinger, bliver de markeret som malware.
5. Omdømme og trusselsintelligens
   • Bruger information fra trusselsfeeds (f.eks. kendte dårlige IP’er, domæner eller filhashes).
   • Hvis en fil eller forbindelse matcher kendte ondsindede indikatorer, bliver den blokeret eller sat i karantæne.

Typer af Malware Detektionsløsninger

• Antivirus / Anti-malware software

  Kører på slutpunkter såsom bærbare computere, desktops og servere for at opdage og blokere skadelige filer og processer

• EDR (Endpoint Detection and Response)

  Giver dybere indsigt i slutpunktets adfærd med detektering, undersøgelse og respons kapaciteter.

• XDR (Extended Detection and Response)

  Korrelerer data fra slutpunkter, netværk, cloud og applikationer for at opdage malware og relaterede angreb.

• Email sikkerhedsgateways

  Scanner vedhæftninger og links for at stoppe phishing e-mails og malware, før de når brugerne.

• Netværkssikkerhedsværktøjer

  Firewalls, IDS/IPS og sikre webgateways overvåger trafik for skadelige payloads og kommando-og-kontrol forbindelser.

Eksempel i praksis

En medarbejder modtager en phishing e-mail med en vedhæftet fil navngivet “invoice.pdf.exe”, der ligner et normalt dokument.

1. Brugeren downloader og kører filen
2. Endpoint-beskyttelsesagenten bemærker, at filen har mistænkelig adfærd.
   1. Forsøger at ændre registreringsnøgler
   2. Begynder at kryptere filer i brugerens mappe
   3. Forsøger at oprette forbindelse til en ekstern server for at tage kontrol over computerens bruger.
3. Adfærdsbaserede og maskinlæringsregler opdager denne adfærd som en anomali og klassificerer den som ransomware-lignende adfærd**.**
4. Sikkerhedsværktøjer udfører følgende handlinger.
   1. Blokerer processen
   2. Karantæner filen
   3. Advarer SOC-teamet
   4. Tilvalgsvis ruller ændringer tilbage, hvis understøttet.

Resultat: Angrebet opdages og stoppes tidligt; ransomware spreder sig ikke over netværket

Bedste praksis for malware-detektion

• Brug lagdelt beskyttelse

  Kombiner endpoint-beskyttelse, e-mail-filtrering, netværksovervågning og cloud-sikkerhed.

• Hold signaturer og sikkerhedsværktøjer opdaterede.

  Opdater signaturer og sikkerhedsværktøjer regelmæssigt. Forældede antivirus- eller EDR-værktøjer overser nye trusler.

• Aktiver adfærdsbaseret og ML-detektion.

  Stol ikke kun på signaturer; kombiner med adfærdsbaseret og ML-detektion.

• Overvåg og reager centralt.

  Brug SIEM/XDR eller en lignende platform, så sikkerhedsteamet hurtigt kan se og reagere på hændelser.

• Træn brugere til at være opmærksomme på cybertrusler og sikkerhed.

  • Mange malware-infektioner starter med en phishing-e-mail. Brugere skal være opmærksomme på cyberangreb, hvordan man opdager dem og undgår dem.

Relaterede termer

• Malware
• Ransomware
• Spyware
• EDR (Endpoint Detection and Response)
• XDR (Extended Detection and Response)
• Phishing
• Threat Intelligence