Los investigadores crean un novedoso sistema de detección de malware para Raspberry Pi

Un equipo de investigación ha desarrollado un sistema de detección de malware para Raspberry Pi. El grupo, con sede en el Instituto de Investigación en Informática y Sistemas Aleatorios (IRISA), diseñó la técnica antimalware para escanear el campo electromagnético del dispositivo https://www.britannica.com/science/electromagnetic-field.

Un documento escrito por el equipo afirma que el sistema utiliza un osciloscopio https://learn.sparkfun.com/tutorials/how-to-use-an-oscilloscope/all emparejado con una sonda de campo H https://www.laplace.co.uk/emc/emissions/near-field-probes/ para detectar comportamientos electromagnéticos anómalos, que podrían indicar un ataque. Este método no requiere ningún software adicional, lo que, según el grupo, lo convierte en un método novedoso

El equipo utiliza la información de los canales laterales de https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/side-channel#:~:text=Side%20channels%20allow%20an%20attacker,execution%20time%20or%20memory%20consumed. para "obtener conocimientos precisos sobre el tipo de malware y su identidad", de modo que sabe qué amenazas están apuntando al dispositivo. También puede sortear las tácticas desplegadas por un mal actor para ocultar el ataque. Además, es difícil que un atacante detecte el sistema de escaneo de malware, dada la falta de software.

El Raspberry Pi 2B utilizado para esta investigación se entrenó utilizando un conjunto de datos maliciosos y un conjunto de datos de referencia seguros. El grupo también evaluó su técnica utilizandoConvolution Neural Networks (CNN).

El equipo llegó a la conclusión de que el sistema que habían diseñado era un 99,82% eficaz en sus pruebas de detección de malware. Si estuviera disponible para su uso comercial, el sistema podría dificultar la piratería de los dispositivos, ya que los malos actores también tendrían que asegurarse de que los escáneres de campos electromagnéticos no pudieran detectar su código malicioso.

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