Machine Learning en Python : clusterisation à la rescousse des hunters (de malwares)

Magazine
Marque
MISC
HS n°
Numéro
18
Mois de parution
novembre 2018
Spécialité(s)


Résumé

Cet article présente des techniques de clusterisation (classification automatique) de malwares pour se faciliter la vie dans l’écriture de règles Yara. Cela permet de diminuer fortement le taux de faux positifs. On commence par clusteriser notre ensemble de malwares, et, pour chaque cluster nous utilisons un générateur automatique de règles Yara. Nous donnons des exemples avec le jeu de données « theZoo ».


Le Machine Learning est une expression utilisée à tort et à travers dans beaucoup de domaines et l’analyse de malwares n’est pas épargnée. Mais correctement utilisés, les algorithmes du Machine Learning peuvent générer un gain de temps non négligeable, par exemple pour les analystes de malwares, pour comprendre une grande masse de données, sélectionner des fichiers ayant un profil particulier, et surtout : calculer des ensembles/clusters de fichiers ayant les mêmes propriétés. Pourquoi clusteriser un ensemble de malwares ? Par exemple, c’est ce que nous allons montrer dans cet article, pour générer des règles Yara sur ces familles ! Cela va permettre de faire du huntingen réponse sur incident, mais aussi en source ouverte pour découvrir de nouvelles souches d’une même famille. Dans cet article, nous présentons les différentes étapes pour générer des règles Yara sur des malwares, tous des exécutables Windows faisant partie du jeu de données...

Cet article est réservé aux abonnés. Il vous reste 96% à découvrir.
S'abonner à Connect
  • Accédez à tous les contenus de Connect en illimité
  • Découvrez des listes de lecture et des contenus Premium
  • Consultez les nouveaux articles en avant-première
Je m'abonne
Références


Article rédigé par

Par le(s) même(s) auteur(s)

Réponse à incidents et investigation numérique en open source

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
76
Mois de parution
janvier 2015
Spécialité(s)
Résumé

Cet article est une introduction à la démarche RI&IN : « Réponse à Incidents et Investigation Numérique ». Nous présentons les bonnes pratiques en matière de réaction à une compromission et les principaux logiciels libres/open source ou gratuits qui seront vos meilleurs atouts pour mener à bien vos analyses « inforensiques ».

OPSEC et Botnets

Magazine
Marque
MISC
HS n°
Numéro
8
Mois de parution
octobre 2013
Spécialité(s)
Résumé

Il est une catégorie d’internautes que l’on imagine plus soucieuse que les autres de la protection de sa vie privée et de son anonymat : les cybercriminels. Ils évoluent en effet dans un environnement qui leur est particulièrement inhospitalier sinon hostile et doivent faire face à des adversaires résolus et obstinés : services de police nationaux et internationaux, équipes de réponse à incident, CERT, chercheurs en sécurité professionnels ou « amateurs », groupes cybercriminels concurrents, etc.Nous nous proposons de décrire dans cet article comment les cybercriminels construisent leurs politiques de sécurité afin de protéger leur « business » et leur identité, comment ils y parviennent et comment ils échouent parfois.

Et vous, vous avez quoi dans vos logs ?

Magazine
Marque
MISC
Numéro
69
Mois de parution
septembre 2013
Spécialité(s)
Résumé

Les auteurs ont collaboré sur un projet SIEM « Infrastructures » pour un grand groupe français, pendant plusieurs années. Ce retour d'expérience met en exergue les facteurs de réussite, qu'ils soient techniques ou organisationnels. Cet article est garanti « 100 % product-less » ;-)

Les derniers articles Premiums

Les derniers articles Premium

De la scytale au bit quantique : l’avenir de la cryptographie

Magazine
Marque
Contenu Premium
Spécialité(s)
Résumé

Imaginez un monde où nos données seraient aussi insaisissables que le célèbre chat de Schrödinger : à la fois sécurisées et non sécurisées jusqu'à ce qu'un cryptographe quantique décide d’y jeter un œil. Cet article nous emmène dans les méandres de la cryptographie quantique, où la physique quantique n'est pas seulement une affaire de laboratoires, mais la clé d'un futur numérique très sécurisé. Entre principes quantiques mystérieux, défis techniques, et applications pratiques, nous allons découvrir comment cette technologie s'apprête à encoder nos données dans une dimension où même les meilleurs cryptographes n’y pourraient rien faire.

Les nouvelles menaces liées à l’intelligence artificielle

Magazine
Marque
Contenu Premium
Spécialité(s)
Résumé

Sommes-nous proches de la singularité technologique ? Peu probable. Même si l’intelligence artificielle a fait un bond ces dernières années (elle est étudiée depuis des dizaines d’années), nous sommes loin d’en perdre le contrôle. Et pourtant, une partie de l’utilisation de l’intelligence artificielle échappe aux analystes. Eh oui ! Comme tout système, elle est utilisée par des acteurs malveillants essayant d’en tirer profit pécuniairement. Cet article met en exergue quelques-unes des applications de l’intelligence artificielle par des acteurs malveillants et décrit succinctement comment parer à leurs attaques.

Migration d’une collection Ansible à l’aide de fqcn_migration

Magazine
Marque
Contenu Premium
Spécialité(s)
Résumé

Distribuer du contenu Ansible réutilisable (rôle, playbooks) par l’intermédiaire d’une collection est devenu le standard dans l’écosystème de l’outil d’automatisation. Pour éviter tout conflit de noms, ces collections sont caractérisées par un nom unique, formé d’une espace de nom, qui peut-être employé par plusieurs collections (tel qu'ansible ou community) et d’un nom plus spécifique à la fonction de la collection en elle-même. Cependant, il arrive parfois qu’il faille migrer une collection d’un espace de noms à un autre, par exemple une collection personnelle ou communautaire qui passe à un espace de noms plus connus ou certifiés. De même, le nom même de la collection peut être amené à changer, si elle dépasse son périmètre d’origine ou que le produit qu’elle concerne est lui-même renommé.

Les listes de lecture

9 article(s) - ajoutée le 01/07/2020
Vous désirez apprendre le langage Python, mais ne savez pas trop par où commencer ? Cette liste de lecture vous permettra de faire vos premiers pas en découvrant l'écosystème de Python et en écrivant de petits scripts.
11 article(s) - ajoutée le 01/07/2020
La base de tout programme effectuant une tâche un tant soit peu complexe est un algorithme, une méthode permettant de manipuler des données pour obtenir un résultat attendu. Dans cette liste, vous pourrez découvrir quelques spécimens d'algorithmes.
10 article(s) - ajoutée le 01/07/2020
À quoi bon se targuer de posséder des pétaoctets de données si l'on est incapable d'analyser ces dernières ? Cette liste vous aidera à "faire parler" vos données.
Voir les 130 listes de lecture

Abonnez-vous maintenant

et profitez de tous les contenus en illimité

Je découvre les offres

Déjà abonné ? Connectez-vous