TL;DR: 恶意软件检测

恶意软件检测是指在系统、网络和应用程序中发现并阻止病毒、勒索软件、间谍软件和特洛伊木马等有害软件。

它使用签名、行为分析和机器学习等技术来早期发现威胁，限制损害，并保护敏感数据。

什么是恶意软件检测？

恶意软件检测是发现、分析和阻止有害软件（恶意软件）的过程，以防止其损坏系统、窃取数据或破坏业务运营。

恶意软件可以分类为：

• 病毒 - 通常通过文件执行传播的恶意代码
• 勒索软件 - 锁定或加密数据并要求支付赎金
• 间谍软件 - 秘密记录用户活动并窃取敏感信息。
• 特洛伊木马 - 看似合法软件但执行有害操作。
• 蠕虫 - 自我复制的程序，跨网络传播

恶意软件检测工具检查文件、网络流量、内存和进程，以发现可疑活动并尽快阻止威胁。

为什么恶意软件检测很重要

恶意软件仍然是以下问题的最常见原因之一：

• 数据泄露
• 服务中断
• 因勒索造成的财务损失
• 声誉损害

攻击者使用恶意软件来：

• 窃取敏感信息，如凭证、支付信息或知识产权
• 加密系统并要求赎金（勒索软件）
• 将设备变成用于更大规模攻击的僵尸网络（DDOS）
• 一旦获得立足点，就在网络内部横向移动。

良好的恶意软件检测帮助组织：

• 在攻击扩散之前及早检测攻击。
• 限制损害并减少停机时间。
• 满足合规要求
• 保护个人和财务数据。
• 获得客户和合作伙伴的信任。

恶意软件检测如何工作

恶意软件检测通常结合几种方法：

1. 基于签名的检测
   • 将文件或进程与已知恶意软件模式（签名）数据库进行比较
   • 对于已知恶意软件，它工作快速且准确，但可能会遗漏新类型。
2. 启发式和行为检测
   • 此方法检查软件的行为，而不仅仅是外观。
   • 标记可疑行为，例如：
     • 加密大量文件
     • 将代码注入到另一个进程中
     • 连接到已知恶意服务器
   • 这有助于发现当前恶意软件数据库中没有的新或变化的恶意软件。
3. 机器学习和人工智能
   • 使用在大量恶意和正常行为数据集上训练的模型来检测模式
   • 识别文件、进程或网络中看似异常并指示恶意软件的异常情况。
4. 沙箱技术
   • 在隔离环境中运行可疑文件以安全地观察行为。
   • 如果可疑文件试图传播、窃取数据或更改系统设置，则被标记为恶意软件。
5. 信誉和威胁情报
   • 使用来自威胁源的信息（例如，已知的坏IP、域名或文件哈希）。
   • 如果文件或连接与已知恶意指标匹配，则被阻止或隔离。

恶意软件检测解决方案的类型

• 杀毒软件/反恶意软件

  在笔记本电脑、台式机和服务器等终端上运行，以检测和阻止恶意文件和进程

• EDR（终端检测与响应）

  提供对终端行为的更深入的可见性，具有检测、调查和响应能力。

• XDR（扩展检测与响应）

  从终端、网络、云和应用程序中关联数据，以检测恶意软件和相关攻击。

• 电子邮件安全网关

  扫描附件和链接，以阻止网络钓鱼邮件和恶意软件在到达用户之前。

• 网络安全工具

  防火墙、IDS/IPS和安全网络网关监控流量中的恶意负载和命令与控制连接。

实践中的示例

一名员工收到一封带有附件文件名为“invoice.pdf.exe”的网络钓鱼邮件，看起来像是普通文档。

1. 用户下载并运行文件
2. 终端保护代理注意到该文件有可疑行为。
3. 尝试修改注册表键
4. 开始加密用户文件夹中的文件
5. 尝试连接到外部服务器以控制计算机用户。
6. 基于行为和机器学习的规则检测到这种行为是异常的，并将其分类为类似勒索软件的行为**。**
7. 安全工具执行以下操作。
8. 阻止进程
9. 隔离文件
10. 警告SOC团队
11. 如果支持，选择性地回滚更改。

**结果：**攻击被早期检测并阻止；勒索软件未在网络中传播

恶意软件检测的最佳实践

• 使用分层保护

  结合终端保护、电子邮件过滤、网络监控和云安全。

• 保持签名和安全工具的更新。

  定期更新签名和安全工具。过时的杀毒软件或EDR工具会错过新的威胁。

• 启用基于行为和机器学习的检测。

  不仅依赖签名；结合基于行为和机器学习的检测。

• 集中监控和响应。

  使用SIEM/XDR或类似平台，以便安全团队能够快速查看和响应事件。

• 培训用户了解网络威胁和安全。

• 许多恶意软件感染始于钓鱼邮件。用户需要了解网络攻击，如何检测和避免它们。

相关术语

• 恶意软件
• 勒索软件
• 间谍软件
• EDR（端点检测与响应）
• XDR（扩展检测与响应）
• 网络钓鱼
• 威胁情报