Investigadores del Centro de Ciberseguridad de la London Metropolitan University han desarrollado un innovador modelo de aprendizaje por refuerzo orientado a optimizar las investigaciones forenses de incidentes de malware. Este modelo busca mejorar la eficiencia en la detección forense reduciendo los falsos negativos y adaptándose a las complejidades cambiante de las firmas de malware.
El equipo, compuesto por Dipo Dunsin, Mohamed Chahine Ghanem, Karim Ouazzane y Vassil Vassilev, ha implementado este modelo utilizando técnicas avanzadas como el aprendizaje Q y el proceso de decisión de Markov, lo que permite al sistema identificar y automatizar patrones de malware en distintas muestras de memoria. Esta innovación supone una superación notable frente a los métodos tradicionales de aprendizaje automático al incrementar la precisión en la detección de malware.
Los experimentos se realizaron en entornos controlados que utilizan sistemas operativos Windows para emular infecciones por malware. Los resultados mostraron que el modelo de RL mejora las tasas de detección en comparación con los métodos convencionales. Sin embargo, debido a la variabilidad en la tasa de aprendizaje y la complejidad del entorno, se necesita un refinamiento continuo en los sistemas de recompensas y métodos de extracción de características para abordar eficazmente la detección de tipos diversos de malware.
Ebrahimi et al. señalan que los métodos adversariales de aprendizaje por refuerzo pueden ayudar a detectar amenazas sofisticadas. Dichos métodos se centran en generar malware adversarial que eluda la detección, lo que pone de manifiesto la necesidad de actualizaciones continuas con nuevos comportamientos de malware.
El estudio también destaca el empleo de marcos de trabajo como ‘Gym-Malware’ y ‘MAB-malware’, los cuales logran tasas de evasión de hasta el 16% y el 75% respectivamente, dependiendo del modelo en un entorno de caja negra.
Las implicaciones de esta investigación son profundas, no solo en automatizar las tareas forenses, sino también en mejorar la precisión del análisis de malware en el ámbito del sistema legal del Reino Unido, mitigando potenciales errores judiciales. A medida que las amenazas evolucionan, el modelo se perfila como una herramienta imprescindible para la defensa cibernética, destacando la necesidad de una constante investigación y refinamiento en técnicas de RL.
En conclusión, aunque el modelo ofrece perspectivas prometedoras en la automatización de tareas forenses de malware, su eficacia requiere un perfeccionamiento continuado y la integración con métodos heurísticos para un análisis más fiable y comprensivo de malware.