年金機構を狙ったマルウェアを検知できたセキュリティソフトとは?

パターンファイルを使って、マルウェアと照合する方法は、マルウェアが少しでも変更されると検知できず、亜種が増えれば増えるほど、パターンファイルの量が膨大となり、システム負荷も高くなり、効率も悪くなる。

標的型攻撃は、特定の組織を狙ってカスタマイズされているため、検体を入手しづらく、その検体からパターンファイルを作成するため、検体が手に入らなければ検知もできない。

こうしたパターンファイルの弱点を補完する形で、FFRIが研究してきたのがヒューリスティックによる検出方法で、「メタな情報に着目して、怪しさを判別して検知するようにした」(鵜飼氏)ものが FFR yaraiのベースとなっている。

FFR yaraiのポイントは、この"怪しさの定義"で「黒(マルウェア)を黒と見分ける技術」が重要になるという。FFR yaraiに搭載されている技術は5つのヒューリスティックエンジンで、「いろいろな専門的な立場でプログラムを分析」してマルウェアを検知する。Adobe Readerなどの脆弱性を悪用する攻撃は「ほぼ止められる」としており、USBメモリ経由やEXEファイルのまま送られるような場合でも、5つのエンジンのいずれかがブロックするそうだ。