Phương Pháp Tạo Biến Thể Mã Độc Windows Dựa Trên Học Tăng Cường Và Kiểm Chứng Chức Năng Bằng Phân Tích Động

• Tác giả: Lê Việt Tài Man
• Người hướng dẫn: ThS. Trần Thị Dung
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh - Trường Đại học Công nghệ Thông tin
• Chuyên ngành: An toàn thông tin
• Đề tài: Phương pháp tạo biến thể mã độc Windows dựa trên học tăng cường và kiểm chứng chức năng qua phân tích động
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Lý do chọn đề tài. Tính cấp thiết của đề tài. Phương pháp nghiên cứu. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Định dạng tập tin PE (Portable Executable Format). Phạm vi nghiên cứu trong tạo biến thể mã độc. Tấn công không gian đặc trưng (Feature space attack). Tấn công không gian vấn đề (Problem space attack). Những giới hạn của tấn công không gian đặc trưng. Những giới hạn của tấn công không gian vấn đề. Áp dụng học tăng cường vào việc tạo biến thể mã độc. Các thành phần chính trong học tăng cường
• 2.2. Thuật toán huấn luyện Agent: Q-learning và Deep Q learning. Các nghiên cứu liên quan trong việc tạo biến thể mã độc
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH TẠO BIẾN THỂ MÃ ĐỘC DỰA TRÊN HỌC TĂNG CƯỜNG
• 3.1. Mô hình đe dọa. Mục tiêu của kẻ tấn công. Kiến thức của kẻ tấn công về mô hình. Toàn bộ kiến thức (PK: perfect knowledge). Một phần kiến thức (LK: limited knowledge). Khả năng của kẻ tấn công. Mô hình tạo biến thể được đề xuất. Ý tưởng: Tạo mẫu đối kháng ở dạng byte. Tổng quan mô hình tạo biến thể mã độc. Các thành phần của mô hình
• 3.2. Bộ trích xuất đặc trưng (Feature Extractor). Mô hình Nilea
• 3.3. Trình phát hiện mã độc (malware detector). Mô-đun kiểm chứng chức năng
• 3.4. Phương pháp kiểm chứng chức năng dựa trên phân tích động. Phân tích động với Hộp cát (Sandbox). Một số phương pháp xử lý chuỗi API. Tính toán độ tương đồng. Quy đổi điểm thành phần trong reward tổng. Cách thức hoạt động của mô hình tạo biến thể dựa trên RL
• 4. CHƯƠNG 4: HIỆN THỰC VÀ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Tập dữ liệu. Các thông số đánh giá. Các kịch bản đánh giá
• 4.2. Kịch bản 1: So sánh các phương pháp kiểm chứng chức năng
• 4.3. Kịch bản 2: Đánh giá các công thức tính reward trong tạo biến thể mã độc
• 4.4. Kịch bản 3: Đánh giá thêm các phương pháp so sánh tương đồng trong tạo biến thể mã độc
• 4.5. Kịch bản 4: Khả năng chuyển giao của các biến thể mã độc. Kết quả thực nghiệm
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu và bối cảnh nghiên cứu

Nghiên cứu này tập trung vào phương pháp tạo biến thể mã độc Windows bằng cách sử dụng học tăng cường và kiểm chứng chức năng thông qua phân tích động. Mã độc Windows là một mối đe dọa lớn trong an ninh mạng, đặc biệt là khi các biến thể mới liên tục xuất hiện. Việc tạo ra các biến thể mã độc không chỉ giúp hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của chúng mà còn đánh giá hiệu quả của các hệ thống phát hiện mã độc. Học tăng cường được áp dụng để tối ưu hóa quá trình tạo biến thể, trong khi phân tích động đảm bảo rằng các biến thể vẫn giữ được chức năng ban đầu.

1.1. Tầm quan trọng của việc tạo biến thể mã độc

Việc tạo biến thể mã độc là cần thiết để đánh giá khả năng của các hệ thống phát hiện mã độc. Các biến thể này giúp phát hiện các lỗ hổng trong các mô hình học máy và cải thiện khả năng phòng thủ. Phân tích động được sử dụng để kiểm tra tính toàn vẹn của các biến thể, đảm bảo chúng vẫn hoạt động như mã độc gốc. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh các cuộc tấn công mạng ngày càng tinh vi.

1.2. Ứng dụng của học tăng cường trong tạo biến thể

Học tăng cường được sử dụng để tối ưu hóa quá trình tạo biến thể mã độc. Các thuật toán như Q-learning và Deep Q-learning giúp tạo ra các biến thể có khả năng qua mặt các hệ thống phát hiện mã độc. Mô hình học tăng cường này không chỉ tạo ra các biến thể đa dạng mà còn đảm bảo chúng vẫn giữ được chức năng độc hại ban đầu.

II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này dựa trên các khái niệm cơ bản về mã độc Windows, học tăng cường, và phân tích động. Định dạng PE (Portable Executable) là định dạng chính được sử dụng để phân tích các tệp mã độc. Phân tích động được thực hiện thông qua sandbox để theo dõi hành vi của mã độc. Học tăng cường được áp dụng để tạo ra các biến thể mã độc bằng cách sử dụng các thuật toán tối ưu hóa.

2.1. Định dạng PE và phân tích mã độc

Định dạng PE là định dạng chính của các tệp thực thi trên Windows. Nó bao gồm các phần như tiêu đề PE, section table, và entry-point. Phân tích mã độc bao gồm cả phân tích tĩnh và phân tích động. Phân tích động được thực hiện thông qua sandbox để theo dõi các API calls và hành vi của mã độc.

2.2. Học tăng cường và tối ưu hóa mã độc

Học tăng cường được sử dụng để tạo ra các biến thể mã độc bằng cách tối ưu hóa các hành động biến đổi. Các thuật toán như Q-learning và Deep Q-learning giúp tạo ra các biến thể có khả năng qua mặt các hệ thống phát hiện mã độc. Phân tích động được sử dụng để kiểm tra tính toàn vẹn của các biến thể, đảm bảo chúng vẫn giữ được chức năng ban đầu.

III. Mô hình tạo biến thể mã độc dựa trên học tăng cường

Mô hình đề xuất bao gồm các thành phần chính như bộ trích xuất đặc trưng, mô-đun kiểm chứng chức năng, và mô hình học tăng cường. Bộ trích xuất đặc trưng được sử dụng để trích xuất các đặc trưng từ tệp mã độc. Mô-đun kiểm chứng chức năng sử dụng phân tích động để kiểm tra tính toàn vẹn của các biến thể. Mô hình học tăng cường được sử dụng để tạo ra các biến thể có khả năng qua mặt các hệ thống phát hiện mã độc.

3.1. Bộ trích xuất đặc trưng và mô đun kiểm chứng chức năng

Bộ trích xuất đặc trưng được sử dụng để trích xuất các đặc trưng từ tệp mã độc, bao gồm các thông tin từ tiêu đề PE và section table. Mô-đun kiểm chứng chức năng sử dụng phân tích động để kiểm tra tính toàn vẹn của các biến thể. Các API calls được so sánh để đảm bảo rằng các biến thể vẫn giữ được chức năng ban đầu.

3.2. Mô hình học tăng cường và tạo biến thể

Mô hình học tăng cường được sử dụng để tạo ra các biến thể mã độc bằng cách tối ưu hóa các hành động biến đổi. Các thuật toán như Q-learning và Deep Q-learning giúp tạo ra các biến thể có khả năng qua mặt các hệ thống phát hiện mã độc. Phân tích động được sử dụng để kiểm tra tính toàn vẹn của các biến thể, đảm bảo chúng vẫn giữ được chức năng ban đầu.

IV. Thực nghiệm và đánh giá kết quả

Các thực nghiệm được thực hiện để đánh giá hiệu quả của mô hình đề xuất. Các kịch bản thực nghiệm bao gồm so sánh các phương pháp kiểm chứng chức năng, đánh giá các công thức tính reward, và đánh giá khả năng chuyển giao của các biến thể mã độc. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất có hiệu quả trong việc tạo ra các biến thể có khả năng qua mặt các hệ thống phát hiện mã độc.

4.1. So sánh các phương pháp kiểm chứng chức năng

Các phương pháp kiểm chứng chức năng được so sánh để đánh giá hiệu quả của chúng trong việc đảm bảo tính toàn vẹn của các biến thể mã độc. Phân tích động được sử dụng để kiểm tra các API calls và hành vi của mã độc. Kết quả cho thấy phương pháp đề xuất có hiệu quả cao trong việc kiểm chứng chức năng.

4.2. Đánh giá khả năng chuyển giao của biến thể mã độc

Khả năng chuyển giao của các biến thể mã độc được đánh giá thông qua các kịch bản thực nghiệm. Các biến thể được tạo ra bằng học tăng cường có khả năng qua mặt các hệ thống phát hiện mã độc và vẫn giữ được chức năng ban đầu. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất có hiệu quả cao trong việc tạo ra các biến thể có khả năng chuyển giao.

V. Kết luận và hướng phát triển

Nghiên cứu này đã đề xuất một mô hình tạo biến thể mã độc Windows dựa trên học tăng cường và kiểm chứng chức năng thông qua phân tích động. Các kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất có hiệu quả trong việc tạo ra các biến thể có khả năng qua mặt các hệ thống phát hiện mã độc. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện các thuật toán học tăng cường và mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các loại mã độc khác.

5.1. Đánh giá kết quả nghiên cứu

Mô hình đề xuất đã chứng minh hiệu quả trong việc tạo ra các biến thể mã độc có khả năng qua mặt các hệ thống phát hiện mã độc. Phân tích động được sử dụng để kiểm tra tính toàn vẹn của các biến thể, đảm bảo chúng vẫn giữ được chức năng ban đầu. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất có tiềm năng lớn trong việc cải thiện an ninh mạng.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện các thuật toán học tăng cường để tạo ra các biến thể mã độc hiệu quả hơn. Ngoài ra, nghiên cứu có thể mở rộng sang các loại mã độc khác và các hệ điều hành khác ngoài Windows. Việc tích hợp thêm các kỹ thuật phân tích dữ liệu cũng là một hướng phát triển tiềm năng.