Qu’est-ce que la détection des logiciels malveillants ?

Les cybercriminels utilisent et développent des logiciels malveillants (malware) pour infiltrer les systèmes informatiques ciblés et atteindre leurs objectifs. Les logiciels malveillants ont un caractère offensif et peuvent entre autres détruire ou corrompre des données sur des systèmes informatiques, et ce, dans le but d’atteindre des objectifs criminels.

À l’inverse, la détection des logiciels malveillants est un ensemble de techniques et de technologies défensives nécessaires pour identifier, bloquer et prévenir les effets néfastes des logiciels malveillants. Ces mesures de défense englobent un large éventail de stratégies, renforcées par une gamme d’outils adaptés au type de logiciel malveillant qui a infesté l’appareil en question.

10 techniques de détection des logiciels malveillants

Pour assurer une sécurité efficace, il est essentiel de conjuguer compétences spécialisées et technologies afin de détecter et d’empêcher la prolifération des logiciels malveillants. Vous trouverez ci-dessous des techniques qui ont fait leurs preuves :

1. Détection basée sur la signature

La détection basée sur la signature utilise des indicateurs numériques connus de logiciels malveillants pour identifier les comportements suspects. Des listes d’indicateurs de compromission (IOC), souvent conservées dans une base de données, peuvent être utilisées pour identifier une brèche. Si les IOC peuvent être efficaces pour identifier les activités malveillantes, ils sont par nature réactifs. Par conséquent, CrowdStrike utilise des indicateurs d’attaque (IOA) pour identifier de manière proactive les cyberattaques en cours.

2. Analyse statique des fichiers

Il s’agit ici d’examiner le code d’un fichier, sans l’exécuter, afin d’identifier les signes d’une intention malveillante. Les noms de fichiers, les hachages, les chaînes de caractères telles que les adresses IP et les données d’en-tête des fichiers peuvent tous être évalués pour déterminer si un fichier est malveillant. Si l’analyse statique des fichiers est un bon point de départ, les équipes compétentes chargées de la sécurité utilisent des techniques supplémentaires pour détecter les logiciels malveillants sophistiqués que l’analyse statique ne permet pas d’identifier.

3. Analyse antimalware dynamique

L’analyse antimalware dynamique exécute tout code suspecté d’être malveillant dans un environnement sécurisé appelé « sandbox » (bac à sable). Ce système fermé permet aux professionnels de la sécurité d’observer et d’étudier le logiciel malveillant en action, sans prendre le risque qu’il infecte le système ou se propage sur le réseau de l’entreprise.

4. Surveillance dynamique des opérations en masse sur les fichiers

Il s’agit ici d’observer les opérations en masse sur les fichiers, telles que les commandes de renommage ou de suppression, afin d’identifier les signes d’altération ou de corruption. La surveillance dynamique utilise souvent un outil de surveillance de l’intégrité des fichiers pour suivre et analyser l’intégrité des systèmes de fichiers à la fois par une vérification approfondie réactive et une surveillance proactive basée sur des règles.

5. Liste de blocage des extensions de fichier

Les extensions de fichier sont des lettres qui apparaissent après un point dans un nom de fichier, indiquant le format du fichier. Les criminels peuvent utiliser cette classification pour mettre en package des logiciels malveillants en vue de les distribuer. Par conséquent, une pratique courante en matière de cybersécurité consiste à créer une « liste de blocage » qui répertorie les types d’extensions de fichiers malveillants connus. Cette liste vise donc à empêcher les utilisateurs imprudents de télécharger ou d’utiliser des fichiers dangereux.

6. Liste blanche d’applications

Une liste blanche, dans laquelle une organisation permet à un système d’utiliser uniquement les applications figurant sur une liste approuvée, est l’opposé d’une liste de blocage. La liste blanche peut être très efficace pour bloquer les applications malveillantes grâce à des paramètres rigides. Cependant, il peut être difficile de gérer et de réduire la vitesse des opérations et la flexibilité d’une organisation.

7. Fichiers honeypot pour logiciels malveillants

Un honeypot imite une application logicielle ou une interface de programmation d’applications (API) afin de déclencher des attaques de logiciels malveillants dans un environnement contrôlé dépourvu de risque. De même, un fichier honeypot est un fichier leurre destiné à attirer et à détecter les cyberattaquants. Les équipes de sécurité peuvent alors analyser les techniques d’attaque et développer ou améliorer des solutions antimalware pour s’attaquer à ces vulnérabilités et neutraliser les menaces ou les cyberattaquants.

8. Vérification de somme de contrôle/détection d’erreur cyclique (CRC)

Cette méthode effectue une vérification sur un groupe de données, comme un fichier, pour confirmer son intégrité. L’une des opérations de somme de contrôle la plus couramment utilisée est la CRC, qui consiste en l’analyse à la fois de la valeur et de la position d’un groupe de données. La somme de contrôle peut être efficace pour identifier la corruption des données, mais elle n’est pas infaillible pour déterminer leur falsification.

9. Entropie des fichiers/mesure des modifications dans les données d’un fichier

À mesure que la cyberveille et la cybersécurité évoluent, les cyberadversaires créent de plus en plus d’exécutables de logiciels malveillants dynamiques pour éviter d’être détectés. Cette technique entraîne des fichiers modifiés qui ont des niveaux d’entropie élevés. Ainsi, toute modification dans les données d’un fichier, évaluée grâce à l’entropie, peut permettre de détecter éventuellement la présence d’un logiciel malveillant.

10. Analyse comportementale par Machine Learning

Le Machine Learning (ML) est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA). Il désigne le processus d’entraînement d’algorithmes pour qu’ils identifient des schémas au sein des données existantes afin de prédire les réponses pour de nouvelles données. Cette technologie peut analyser le comportement des fichiers, identifier des modèles et utiliser ces informations pour améliorer la détection de nouveaux logiciels malveillants non identifiés.

Prévention et détection des logiciels malveillants avec CrowdStrike

CrowdStrike Falcon® Prevent, une solution antivirus nouvelle génération, offre une protection contre les logiciels malveillants à la fois complète et simple d’utilisation. Ces principales fonctionnalités sont les suivantes :

Prévention de haut niveau

Utilise une technologie avancée d’IA/ML associée à des renseignements pour détecter et prévenir efficacement les logiciels malveillants.

Visibilité

Présente les attaques visuellement dans une arborescence de processus facile à comprendre, enrichie de données contextuelles et de cybermenaces.

Solution simple, rapide et légère

Entièrement opérationnelle en quelques secondes ; aucun redémarrage requis. L’utilisation minimale du processeur évite tout impact sur les performances du système et la productivité des utilisateurs finaux.

Comment vous protéger contre les logiciels malveillants avec CrowdStrike Falcon

Regardez cette vidéo pour découvrir comment CrowdStrike Falcon peut vous aider à vous protéger contre les logiciels malveillants.

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