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Pesquisadores constroem novo sistema de detecção de malware para Raspberry Pi

Uma equipe de pesquisadores desenvolveu um sistema de detecção de malware para Raspberry Pi. (Fonte de imagem: Jainath Ponnala via Unsplash)
Uma equipe de pesquisadores desenvolveu um sistema de detecção de malware para Raspberry Pi. (Fonte de imagem: Jainath Ponnala via Unsplash)
Uma equipe de pesquisa construiu um sistema de detecção de malware usando um osciloscópio para escanear o campo eletromagnético de um dispositivo Raspberry Pi. A técnica permite identificar a ameaça enquanto provavelmente permanecerá sem ser detectada pelo hacker.
Polly Allcock, 🇺🇸 🇫🇷 ...
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Uma equipe de pesquisa desenvolveu um sistema de detecção de malware para Raspberry Pi. O grupo, sediado no Instituto de Pesquisa de Informática e Sistemas Aleatórios da França https://www.imt-atlantique.fr/en/research-innovation/scientific-community/national-organisations/irisa (IRISA), projetou a técnica anti-malware para escanear o campo eletromagnético do dispositivo https://www.britannica.com/science/electromagnetic-field.

Um artigo escrito pela equipe afirma que o sistema utiliza um osciloscópio https://learn.sparkfun.com/tutorials/how-to-use-an-oscilloscope/all emparelhado com uma sonda de campo H https://www.laplace.co.uk/emc/emissions/near-field-probes/ para detectar um comportamento eletromagnético anormal, que sinalizaria um ataque. Não há necessidade de software adicional para este método, o que o grupo sugere torna esta abordagem uma novidade

A equipe utiliza o site informações do canal lateral para "obter um conhecimento preciso sobre o tipo e a identidade do malware", para que você saiba quais são as ameaças que visam o dispositivo. Ele também pode trabalhar em torno de táticas utilizadas por um ator ruim para obscurecer o ataque. Além disso, é difícil para um atacante detectar o sistema de varredura de malware, dada a falta de software.

O Raspberry Pi 2B usado para esta pesquisa foi treinado usando um conjunto de dados maliciosos e um conjunto de dados de base seguro. O grupo também avaliou sua técnica usandoConvolution Neural Networks (CNN).

A equipe concluiu que o sistema que eles projetaram foi 99,82% eficaz em seus testes de detecção de malware. Se estivesse disponível para uso comercial, o sistema poderia tornar mais difícil a invasão de dispositivos, pois os maus atores também teriam de garantir que os scans de campo eletromagnético não pudessem detectar seu código malicioso.

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Polly Allcock
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Polly Allcock, 2022-01-13 (Update: 2022-01-13)