「Cylance」に検知回避の脆弱性 - 機械学習の弱点との指摘も
定義ファイルを用いず、機械学習により生成されたマルウェア検出エンジンを利用するBlackBerry Cylance製セキュリティ対策ソフト「Cylance PROTECT」において、容易に検知を回避できる脆弱性が明らかとなった。セキュリティ機関はパッチの適用と従来型対策の併用を呼びかけている。
豪Skylight Cyberが、同製品の機械学習アルゴリズムにおける特性を解析。悪意のあるファイルを細工することで、同製品による検出を回避できることを確認した。
具体的には、本来検出対象となるマルウェアに対し、特定の文字列を追加するだけで良いという。細工されたファイルは、過検知を避けるため「ホワイトリスト」として機能するモデルによって、良性とスコアリングされるため、同製品による検出を回避することが可能となっていた。
同社がオンラインより入手した384件のマルウェアサンプルを用いてテストしたところ、今回の手法で約83.5％のファイルが検知を回避できたとしている。
（Security NEXT - 2019/08/02 ）
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