静的スクリプトマルウェア検出のための構文コード表現：SCORE

核心概念

本稿では、従来のシグネチャベースのマルウェア対策ソフトでは検出が困難なサーバーサイドスクリプトマルウェアを、構文コード表現を用いた深層学習ベースの手法で高精度に検出する手法を提案する。

摘要

SCORE: 静的スクリプトマルウェア検出のための構文コード表現

本稿は、深層学習を用いてサーバーサイドスクリプトマルウェアを静的に検出する新しい手法、SCORE (Syntactic COde REpresentations) を提案する研究論文である。

Erdemir, E., Park, K., Morais, M. J., Gao, V. R., Marschalek, M., & Fan, Y. (2024). SCORE: Syntactic Code Representations for Static Script Malware Detection. arXiv preprint arXiv:2411.08182v1.

サーバーサイドスクリプト言語のコードを、深層学習を用いたマルウェア検出のための特徴量として効果的に表現するにはどうすればよいか？
深層学習ベースのモデルは、スクリプトの複雑な構造を学習できるか？どのタイプの深層学習モデルが、悪意のあるコードの振る舞いを最も正確に識別できるか？
最も性能の高い深層学習ベースのモデルは、従来のルールベースのマルウェア検出器と比較して、スクリプトに適用した場合の精度と脅威のカバレッジにおいて優れているか？

從以下內容提煉的關鍵洞見

SCORE: Syntactic Code Representations for Static Script Malware Detection

by Ecenaz Erdem... 於 arxiv.org 11-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.08182.pdf

深入探究

サーバーサイドスクリプト以外の、例えばモバイルアプリなどのマルウェア検出にも応用可能だろうか？

本稿で提案されている手法は、サーバーサイドスクリプトの静的解析に焦点を当てており、特に構文構造を特徴量として抽出することが効果的であることを示しています。モバイルアプリのマルウェア検出に応用する場合、以下の点が課題となります。

モバイルアプリの構造: モバイルアプリは、サーバーサイドスクリプトとは異なり、イベント駆動型の構造やUI要素など、異なる特徴を持っています。そのため、本稿の手法をそのまま適用することは難しいでしょう。
中間コード解析: モバイルアプリは、JavaやKotlinなどのソースコードから、Androidの場合はDalvikバイトコードやAndroid Runtime (ART) 用のネイティブコードに変換されます。静的解析を行う場合は、これらの中間コードを解析する必要があります。
難読化への対応: モバイルアプリのマルウェアは、検出を回避するために難読化が施されていることが多く、構文構造の解析だけでは検出が困難な場合があります。
ただし、本稿で提案されている手法のエッセンスである「コードの構造を捉えた特徴量設計」と「深層学習による検出モデルの構築」は、モバイルアプリのマルウェア検出にも応用できる可能性があります。
例えば、中間コードを解析し、関数呼び出しやAPIの使用状況などの構造情報をグラフ構造として表現し、グラフニューラルネットワークを用いてマルウェアを検出する手法などが考えられます。また、難読化への対策としては、動的解析の結果と組み合わせるなど、複数の情報を統合的に解析する手法が有効と考えられます。

本稿では静的解析に焦点を当てているが、動的解析と組み合わせることで、さらに検出精度を向上させることは可能だろうか？

その通りです。本稿で提案されている静的解析手法は、コードの構造を捉えることで高い検出精度を実現していますが、動的解析と組み合わせることで、さらに検出精度を向上させることが期待できます。
静的解析は、コードを実行せずに解析を行うため、未知のマルウェアや難読化されたマルウェアの検出には限界があります。一方、動的解析は、実際にコードを実行し、その振る舞いを観察することでマルウェアを検出するため、静的解析では検出できないマルウェアを検出できる可能性があります。
具体的には、以下のような方法で静的解析と動的解析を組み合わせることが考えられます。

静的解析で疑わしいコードを特定し、動的解析で詳細な解析を行う: 静的解析である程度の絞り込みを行い、計算コストの高い動的解析は疑わしいコードのみに対して行うことで、効率的にマルウェアを検出できます。
静的解析と動的解析の結果を統合して判断する: 静的解析と動的解析は、それぞれ異なる観点からマルウェアを検出するため、両方の結果を組み合わせることで、より高精度な検出が可能になります。例えば、機械学習モデルを用いて、静的解析で得られた特徴量と動的解析で得られた特徴量を統合的に学習することで、より高精度なマルウェア検出モデルを構築できます。
このように、静的解析と動的解析を組み合わせることで、お互いの弱点を補完し合い、より高精度なマルウェア検出システムを構築することが可能になります。

マルウェア開発者は、本稿で提案されているような検出手法を回避するために、どのような対策を講じるだろうか？

マルウェア開発者は、本稿で提案されているような静的解析ベースの検出手法を回避するために、様々な対策を講じることが考えられます。

難読化: コードの構造を複雑化させ、静的解析を困難にするために、難読化は有効な手段です。具体的には、

変数名や関数名の変更: 無意味な文字列への置換は基本です。
コードの整形: インデントや空白を操作することで、コードの構造を見づらくします。
ダミーコードの挿入: プログラムの実行に影響を与えないダミーコードを挿入することで、解析ツールを混乱させます。
コードの暗号化: 実行時に復号されるようにコードを暗号化することで、静的解析を困難にします。

動的解析回避: 動的解析環境を検知し、マルウェアの挙動を変更する対策も考えられます。

仮想環境検知: サンドボックスなどの仮想環境で実行されているかを検知し、検知された場合は無害な動作を行います。
デバッガ検知: デバッガによる解析を検知し、検知された場合は動作を停止したり、異常終了したりします。

構造の隠蔽: 本稿の手法はコードの構造に着目しているため、構造自体を隠蔽することが有効です。

リフレクションの利用: 実行時に動的にコードを読み込むことで、静的解析では実際のコードの構造を把握できません。
自己書き換えコード: 実行中に自身のコードを書き換えることで、静的解析では検出困難なマルウェアを実現します。
検出を回避するための対策は、常に進化しています。そのため、マルウェア対策側も、常に最新の攻撃手法を分析し、検出手法を改善していく必要があります。