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Colagem ilustrando detecção de malware.

Proteção de endpoints: 8 técnicas para detecção de malware

Um dos principais focos da proteção de endpoints é a detecção de malware, como são chamados os softwares maliciosos usados para infectar sistemas. Há várias técnicas para detecção de malware, que são usadas por equipes de segurança, antivírus de última geração e soluções completas de EDR (Endpoint Detection and Response), como a CrowdStrike.

Neste artigo, nós vamos mostrar quais são as técnicas mais comuns para prevenir e detectar softwares maliciosos. Confira!

Principais tópicos deste artigo

8 técnicas comuns para prevenir e detectar malware

Uma prática de segurança efetiva usa uma combinação de expertise e tecnologia para detectar e prevenir malware.

Abaixo, vamos mencionar algumas das técnicas mais comuns, já testadas e comprovadas.

1. Detecção baseada em assinatura

A detecção baseada em assinatura é uma das técnicas mais antigas e comuns para detectar malware. Ela funciona comparando uma assinatura digital de um arquivo ou trecho de código suspeito com um banco de dados de assinaturas conhecidas de malware. 

Na prática, as assinaturas são identificadores exclusivos de um código malicioso que foram previamente identificados e adicionados ao banco de dados.

Se um arquivo ou trecho de código tiver uma assinatura que corresponde a uma conhecida de malware, o sistema é capaz de identificar e bloquear a ameaça. 

Embora a detecção baseada em assinatura seja eficaz contra malware conhecido e antigo, ela é menos eficaz contra malware novo e desconhecido, pois não terá uma assinatura correspondente em um banco de dados.

2. Análise estática de arquivos

A análise de arquivo estática é uma técnica usada para examinar o código de um arquivo sem executá-lo. Isso permite que os especialistas identifiquem sinais de intenções maliciosas, detectando malware antes que causem danos. 

Ela avalia, por exemplo, informações como o nome do arquivo, hash, strings, como endereços de IP, e dados do cabeçalho do arquivo para determinar se ele é malicioso.

Ao contrário da detecção baseada em assinatura, essa técnica não depende de um banco de dados pré-existente de assinaturas de malware conhecidas. Isso significa que ela pode detectar novas ameaças que ainda não estão listadas em bancos de dados de assinaturas de malware.

3. Análise dinâmica de malware (sandbox)

Enquanto a análise estática não chega a executar o arquivo suspeito, a análise dinâmica de malware faz o contrário. Ela executa o código em um ambiente seguro conhecido como “sandbox”, que permite estudar o comportamento do malware sem o risco de infectar o sistema ou a rede. 

Essa técnica permite identificar as ações maliciosas do código, como alterações no registro do sistema, tentativas de comunicação com servidores remotos, criação ou exclusão de arquivos, entre outras. 

Frequentemente, o malware é projetado para não se manifestar até que seja executado em um ambiente real. Assim, pode ser difícil detectá-lo apenas pela análise estática ou por meio de assinaturas conhecidas. Isso torna a análise dinâmica uma ferramenta fundamental na prevenção de malware.

4. Monitoramento dinâmico de operações massivas de arquivos

Outra técnica usada na detecção de malware é o monitoramento dinâmico de operações massivas de arquivos. 

Esse método é baseado na observação de operações em massa, tais como renomeações ou exclusões de arquivos, que podem indicar uma ação maliciosa em andamento.

A técnica é geralmente implementada com o auxílio de ferramentas de monitoramento de integridade de arquivos, que analisam o sistema de arquivos em busca de atividades suspeitas. 

Uma das vantagens do monitoramento dinâmico é que ele pode detectar atividades maliciosas mesmo se o malware tiver sido projetado para evitar a detecção por outras técnicas, como a análise estática de arquivos.

Ilustração mostrando proteção de endpoints

Proteja seus endpoints com a Crowdstrike

5. Lista de bloqueio de extensões de arquivo

Essa técnica funciona listando extensões de arquivos conhecidos por serem usados por malware, como .exe, .dll, .vbs e .bat, e bloqueando o download, execução ou abertura desses arquivos. 

É uma abordagem simples e eficaz para impedir que arquivos maliciosos sejam executados em um sistema.

O bloqueio em si pode ser feito por meio de configurações de firewall, políticas de grupo ou ferramentas de segurança de endpoint.

No entanto, é importante lembrar que a lista de bloqueio de extensões de arquivo não é uma solução completa de segurança e deve ser usada em conjunto com outras técnicas de detecção de malware.

6. Lista de permissão de aplicativos

A técnica de Lista de permissões de aplicativos, também conhecida como Application Allowlist ou Whitelisting, é uma estratégia de segurança que autoriza apenas aplicativos previamente aprovados e considerados confiáveis a serem executados em um sistema. 

Essa técnica é uma forma proativa de prevenir que aplicativos maliciosos sejam executados, evitando infecções por malware. No entanto, pode ser difícil gerenciar e manter a lista sempre atualizada.

7. Honeypot de malware

A técnica de honeypot (“pote de mel”) envolve a criação de um ambiente simulado para atrair atacantes e estudar suas táticas, técnicas e procedimentos. Esses ambientes simulados podem incluir sistemas, aplicativos, serviços e arquivos projetados para parecerem autênticos e atraentes para os atacantes.

Quando um atacante interage com esses ambientes, ativa armadilhas e alertas que notificam os profissionais de segurança e permitem que eles estudem o comportamento do atacante.

A partir disso é possível desenvolver ou melhorar soluções antimalware para lidar com vulnerabilidades, ameaças ou atores específicos.

8. Análise comportamental de aprendizado de máquina

A análise comportamental de aprendizado de máquina, ou machine learning behavioral analysis, é uma técnica relativamente nova no campo de detecção de malware. Ela se baseia na aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina em dados de comportamento de arquivos.

Diferentemente da detecção baseada em assinatura, que usa bancos de dados de assinaturas de malware conhecidos, a análise comportamental de aprendizado de máquina pode detectar malware que nunca foi visto antes, identificando comportamentos anômalos em um arquivo.

À medida que o modelo é alimentado com mais dados, ele se torna mais preciso na identificação de comportamentos suspeitos. A análise comportamental de aprendizado de máquina é particularmente útil para detectar malware evasivo, que altera seu comportamento para evitar ser identificado por outras técnicas.

Prevenção e detecção de malware com a CrowdStrike

O CrowdStrike Falcon é uma solução de proteção de endpoints que usa tecnologias avançadas para proteger sua organização contra malware.

Com diferentes técnicas para detecção de malware, incluindo o uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina, a CrowdStrike garante a melhor proteção do mercado.

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