Raspberry Pi erkennt Malware auf Distanz per "Computer-Telepathie"
Entwickelt wurde das fragliche Malware Detection System von einem Forscher-Team des Research Institute of Computer Science and Random Systems (IRISA). Es beruht auf der Messung der elektromagnetischen Felder, die ein arbeitendes Elektronik-System erzeugt. Aufgrund der unterschiedlichen Schaltungen sind diese ständigen Veränderungen unterworfen, die bestimmte Rückschlüsse auf die jeweiligen Aktivitäten zulassen.
Im vorliegenden Fall geht es gar nicht darum genau zu erkennen, was konkret in dem beobachteten Computer vor sich geht. Stattdessen will man nur spezifische Besonderheiten ausfindig machen, die von eingedrungener Malware hervorgerufen werden. Möglich wird dies durch ein entsprechendes Training für eine KI, die auf dem Raspberry Pi läuft und die aufgefangenen Signale angebrachter Antennen auswertet. Ganz im Gegensatz zu einem Air Gap, bei dem bestimmte Daten in nur einer Richtung von einem Rechner zum anderen (ohne physische Verbindung und ohne Rückkanal) gelangen, können hier aber keine bestimmten Daten transportiert werden.
Die Malware-Detektion durch ein komplett externes System hat dabei mehrere Vorteile. Zum einen ist der Scanner damit nicht selbst direkt angreifbar. Immerhin gehört es längst zur Standard-Strategie vieler Malwares, bei einer laufenden Infektion erst einmal lokal laufende Security-Software auszuschalten. Weiterhin sehen die Entwickler für ihr System große Potenziale in einer IT-Welt, die immer stärker von IoT-Geräten geprägt ist. Auf diesen lässt sich in der Regel keine Security-Software sinnvoll betreiben, doch Angriffsziele stellen die kleinen Embedded-Rechner immer wieder dar. Siehe auch:
Im vorliegenden Fall geht es gar nicht darum genau zu erkennen, was konkret in dem beobachteten Computer vor sich geht. Stattdessen will man nur spezifische Besonderheiten ausfindig machen, die von eingedrungener Malware hervorgerufen werden. Möglich wird dies durch ein entsprechendes Training für eine KI, die auf dem Raspberry Pi läuft und die aufgefangenen Signale angebrachter Antennen auswertet. Ganz im Gegensatz zu einem Air Gap, bei dem bestimmte Daten in nur einer Richtung von einem Rechner zum anderen (ohne physische Verbindung und ohne Rückkanal) gelangen, können hier aber keine bestimmten Daten transportiert werden.
Mehr Training für die Praxis
In Tests hätte man den Forschern zufolge bereits Erkennungs-Genauigkeiten von 99,82 Prozent erreicht. Allerdings handelt es sich hier natürlich um Werte, die unter relativ gut kontrollierbaren Laborbedingungen erzielt werden. In der Praxis sind in der Regel deutlich schlechtere Voraussetzungen gegeben, was sich aus Sicht der Forscher aber durch ein weitergehendes Training der KI und der damit einhergehenden Schärfung ihrer elektronischen Sinne verbessern lassen dürfte.Die Malware-Detektion durch ein komplett externes System hat dabei mehrere Vorteile. Zum einen ist der Scanner damit nicht selbst direkt angreifbar. Immerhin gehört es längst zur Standard-Strategie vieler Malwares, bei einer laufenden Infektion erst einmal lokal laufende Security-Software auszuschalten. Weiterhin sehen die Entwickler für ihr System große Potenziale in einer IT-Welt, die immer stärker von IoT-Geräten geprägt ist. Auf diesen lässt sich in der Regel keine Security-Software sinnvoll betreiben, doch Angriffsziele stellen die kleinen Embedded-Rechner immer wieder dar. Siehe auch:
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