Teknologi Microsoft dan Intel Lawan Malware, Diubah Jadi Gambar :: Nusantaratv.com

Teknologi Microsoft dan Intel Lawan Malware, Diubah Jadi Gambar

Proyek Ini Bernama STAtic Malware-as-Image Network Analysis.
Teknologi Microsoft dan Intel Lawan Malware, Diubah Jadi Gambar
Proyek Microsoft dan Intel mengubah malware menjadi gambar. (Zdnet)

Jakarta, Nusantaratv.com - Microsoft dan Intel berkolaborasi dalam proyek penelitian guna mencari cara baru untuk mendeteksi dan mengklasifikasi malware. Proyek ini bernama STAMINA (STAtic Malware-as-Image Network Analysis).

Melalui proyek ini Microsoft dan Intel mencoba teknik baru yakni mengubah kode jahat menjadi gambar berwarna abu-abu. Dimana gambar tersebut kemudian dipindai untuk mencari pola tekstur dan struktur yang spesifik terhadap sebuah sampel malware.

Lalu, bagaimana cara kerja STAMINA? Seperti dikutip dari Zdnet, Selasa (12/5/2020), menurut tim peneliti dari Intel dan Microsoft cara kerjanya sangat sederhana. Langkah pertama adalah mengambil file input dan mengubah kode binernya menjadi data pixel mentah.

Selanjutnya, data pixel ini diubah menjadi sebuah foto dua dimensi yang bisa dianalisis menggunakan algoritma foto biasa. Lebar gambarnya diatur berdasarkan ukuran file input, sementara tingginya adalah hasil pembagian antara data pixel dengan ukuran lebarnya.

Baca Juga: Qualcomm Rilis Snapdragon 768G, Ini Kelebihannya

Kemudian gambar ini akan diubah ukurannya agar lebih kecil, dan menurut tim peneliti bahwa ini tak akan berdampak negatif pada hasil klasifikasinya. Malahan proses ini adalah langkah penting agar tak menghabiskan kemampuan komputasi dengan mengolah gambar yang punya miliaran pixel, yang bakal memperlambat pemrosesannya.

Gambar telah diperkecil tadi selanjutnya diolah di deep neural network (DNN) yang sudah dilatih dengan berbagai contoh gambar berisi malware guna memindai gambar tersebut, dan mengklasifikasikannya menjadi dua jenis, yakni terinfeksi atau tidak terinfeksi.

Microsoft mengatakan pihaknya telah menyediakan sampel setidaknya 2,2 juta file hash Portable Executable (PE) untuk dijadikan dasar penelitian. Para peneliti menggunakan 60 persen dari malware yang ada untuk melatih algoritme DNN-nya, 20 persen untuk memvalidasi DNN, dan 20 persen lainnya untuk melakukan proses pengujian.

Microsoft dan Intel yakin kalau STAMINA mencapai akurasi 99,07 persen dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan malware, dengan tingkat false positive setidaknya 2,58 persen.

Hasilnya tentu makin meyakinkan pengguna deep transfer learning untuk tujuan klasifikasi malware - kata Jugal Parikh dan Marc Marino, dua peneliti Microsoft yang berpartisipasi di penelitian tersebut.

BAGIKAN

REAKSI KAMU

like
0
love
0
funny
0
angry
0
sad
0
wow
0