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Des chercheurs créent un nouveau système de détection des logiciels malveillants pour Raspberry Pi

Une équipe de chercheurs a mis au point un système de détection des logiciels malveillants pour Raspberry Pi. (Image source : Jainath Ponnala via Unsplash)
Une équipe de chercheurs a mis au point un système de détection des logiciels malveillants pour Raspberry Pi. (Image source : Jainath Ponnala via Unsplash)
Une équipe de recherche a construit un système de détection des logiciels malveillants en utilisant un oscilloscope pour analyser le champ électromagnétique d'un appareil Raspberry Pi. Cette technique permet d'identifier la menace tout en restant probablement non détectée par le pirate.
Polly Allcock, 🇺🇸 🇪🇸 ...
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relation de la recherche.
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Une équipe de recherche a mis au point un système de détection des logiciels malveillants pour Raspberry Pi. Le groupe, basé à l'Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA) , a conçu une technique anti-malware pour analyser le champ électromagnétique de l'appareil (IRISA), a conçu la technique anti-malware pour analyser le champ électromagnétique de l'appareil.

Un document écrit par l'équipe indique que le système utilise un oscilloscope https://learn.sparkfun.com/tutorials/how-to-use-an-oscilloscope/all couplé à une sonde de champ H https://www.laplace.co.uk/emc/emissions/near-field-probes/ pour détecter un comportement électromagnétique anormal, qui signalerait une attaque. Aucun logiciel supplémentaire n'est nécessaire pour cette méthode, ce qui, selon le groupe, en fait une approche novatrice

L'équipe utilise les informations sur les canaux latéraux de https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/side-channel#:~:text=Side%20channels%20allow%20an%20attacker,execution%20time%20or%20memory%20consumed. pour "obtenir des connaissances précises sur le type et l'identité des logiciels malveillants", afin de savoir quelles menaces ciblent l'appareil. Elle peut également contourner les tactiques déployées par un mauvais acteur pour masquer l'attaque. Qui plus est, il est difficile pour un attaquant de détecter le système d'analyse des logiciels malveillants, étant donné l'absence de logiciel.

L'ordinateur Raspberry Pi 2B utilisé pour cette recherche a été entraîné à l'aide d'un ensemble de données malveillantes et d'un ensemble de données de base sûres. Le groupe a également évalué sa technique à l'aide des réseaux neuronaux à convolution (CNN)https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53?gi=4a55f5722d05.

L'équipe a conclu que le système qu'elle a conçu était efficace à 99,82 % dans ses tests de détection de logiciels malveillants. S'il était disponible pour un usage commercial, le système pourrait rendre plus difficile le piratage des appareils, car les mauvais acteurs devraient également s'assurer que les scans des champs électromagnétiques ne peuvent pas détecter leur code malveillant.

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Source(s)

Polly Allcock
Editor of the original article: Polly Allcock - Tech Writer - 62 articles published on Notebookcheck since 2021
Ninh Duy
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Polly Allcock, 2022-01-13 (Update: 2022-01-13)