В настоящее время для сигнатурного анализа вредоносного программного обеспечения (ВПО) широко используется YARA — мощный инструмент для создания правил, описывающих уникальные характеристики файлов, включая вредоносные программы. Эти правила могут включать различные сигнатуры, строковые паттерны, двоичные последовательности, метаданные и сложные условия. Однако разработка эффективных YARA-правил для новых угроз требует значительных человеческих ресурсов и экспертизы. С учетом постоянного развития ВПО, необходимо применять автоматизированный подход к процессу создания правил для повышения уровня обнаружения и адаптации к новым угрозам.? В работе рассмотрены современные алгоритмы и методы, применяемые для автоматической генерации YARA-правил, а также проанализированы существующие программные инструменты, ориентированные на решение данной задачи. Особое внимание уделяется выявлению ограничений этих инструментов и оценке их эффективности в реальных условиях, включая точность обнаружения и адаптивность к новым семействам ВПО. Полученные результаты демонстрируют потенциал использования машинного обучения и эвристических подходов для повышения уровня обнаружения угроз и снижения нагрузки на экспертов в области информационной безопасности. Предлагаемые методы и выводы могут быть использованы для дальнейших научных исследований и разработки более совершенных систем защиты от ВПО, основанных на генерации YARA-правил.
< ... >
YARA is currently widely employed for malware signature-based analysis, serving as a powerful tool for creating rules that describe the unique characteristics of files, including malicious programs. However, crafting effective YARA rules for emerging threats demands substantial human resources and specialized expertise. Given the rapid evolution of malware, an automated approach to rule generation is required to increase detection rates and adapt to modern threats. This paper examines existing algorithms and methods used for automated YARA rule generation and analyzes existing tools focused on this task. Particular attention is given to identifying the limitations of these tools and evaluating their effectiveness in real-world scenarios, with an emphasis on detection accuracy and adaptability to newly emerging malware families. The findings highlight the potential of machine learning and heuristic approaches to improve threat detection capabilities and reduce the workload on cybersecurity specialists. The proposed methods and conclusions may be leveraged for further academic research and the development of more advanced malware protection systems centered on automated YARA rule generation.
Keywords:
malware, signature-based analysis, YARA, rule generation
Полную версию статьи смотрите на страницах журнала «Защита информации. Инсайд»
