Phát hiện mã độc đã trở thành một kỹ thuật quan trọng trong việc ngăn chặn các cuộc tấn công mạng ngày càng tinh vi hiện nay. Tuy nhiên, bản chất phức tạp của mã độc khiến các kỹ thuật trích xuất đặc trưng dựa trên phân tích tĩnh và động trở nên kém hiệu quả, dẫn đến hiệu suất giảm sút của các hệ thống phát hiện dựa trên học máy. Bài viết giới thiệu về phương pháp phát hiện mã độc dựa trên phương pháp vượt qua cơ chế mô phỏng BAE-MD (Bypass Anti-emulation Malware Detection), có khả năng phát hiện các mã độc phức tạp.

Ngày nay, các cuộc tấn công mạng ngày càng trở nên phức tạp và tinh vi hơn, các giải pháp bảo đảm an toàn thông tin, an ninh mạng truyền thống đòi hỏi duy trì một lượng lớn dữ liệu về các dấu hiệu xâm nhập, các quy tắc và phải cập nhật thường xuyên khi có bất kỳ hình thức hoặc kỹ thuật tấn công mới nào xuất hiện. Tính tự động hóa trong việc này vẫn còn nhiều hạn chế. Trong bài báo này, nhóm tác giả sẽ trình bày một giải pháp sử dụng ưu điểm vượt trội của công nghệ học máy để dự đoán các truy cập bất thường cụ thể là các cuộc tấn công Dos/DDos, PortScan, Web Attack, Brute Force… từ đó đưa ra các cảnh báo kịp thời và chính xác.