|
|
Scalable Binary Executable File Similarity
Kubov, Peter ; Kolář, Dušan (oponent) ; Regéciová, Dominika (vedoucí práce)
This work aims to design and implement a new service searching for binary file similarities within known malware samples called YaraZilla. Studying file similarity has a growing potential in malware analysis. The vast amount of new malware is a polymorphic variation of existing malware created for deceiving anti-malware detections. The newly created service is designed to operate by using various binary file similarity techniques on multiple levels of binary code abstraction - instructions, basic blocks, functions. The service is designed to process immense amounts of files supplied by Avast systems. The result of this work is a service that presents malware analysts at Avast with a comprehensive report on malware similarity. Apart from that, the result of service can be integrated into existing services and provides a foundation for new tools.
|
|
|
Extraction of Static Features from Binary Applications for Malware Analysis
Pružinec, Jakub ; Hanáček, Petr (oponent) ; Kolář, Dušan (vedoucí práce)
Forms of malware are changing and evolving on daily basis, therefore it is necessary to continuously create, update, and improve methods for malware analysis. One of possible approaches to fighting malware is to classify it based on certain static characteristics. This thesis deals with design and extraction of these features from binary executables. Goal of this work is to enrich a static feature extraction tool by extracting new features and verifying their effectiveness in malware classification. The tool is developed in cooperation with Avast Software, where it is used in a clustering system.
|
|
|
Aplikace metody učení bez učitele na hledání podobných grafů
Sabo, Jozef ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Křivka, Zbyněk (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce bolo v spolupráci s firmou Avast navrhnúť systém, ktorý dokáže dolovať znalosti z databázy grafov pomocou metód učenia bez učiteľa. Grafy, určené pre dolovanie, popisujú chovanie počítačových systémov a do databázy prichádzajú anonymne od používateľov softvérových produktov firmy. Grafom v databáze je možné priradiť jednu z dvoch tried: čistý graf alebo malware (škodlivý) graf. Úlohou navrhnutého samoučiacieho systému je nad grafovou databázou nájsť zhluky grafov, v ktorých sa triedy grafov nemiešajú. Zhluky grafov, v ktorých sa nachádza iba jedna trieda grafov, sa dajú interpretovať ako rôzne typy čistých alebo malware grafov a sú užitočným zdrojom ďalších analýz nad grafmi. Pre ohodnotenie kvality zhlukov bola navrhnutá vlastná metrika pomenovaná ako jednofarebnosť. Metrika hodnotí kvalitu zhlukov na základe toho ako veľmi sa v zhlukoch miešajú čisté a malware grafy. Najlepšie výsledky metrika dosiahla, keď boli vektorové reprezentácie grafov vytvorené modelom hlbokého učenia (variačným grafovým autoenkodérom s dvomi relačnými grafovými konvolučnými operátormi) a pre zhlukovanie nad vektormi bola použitá bezparametrická metóda MeanShift.
|
|
|
Inkrementální statická analýza pro jazyk YARA
Dvořák, Vojtěch ; Kolář, Dušan (oponent) ; Regéciová, Dominika (vedoucí práce)
Hlavním cílem této bakalářské práce je navrhnout a implementovat programovou knihovnu, jež umožní inkrementální statickou analýzu jazyka YARA. Jedním z hlavních účelů této nové knihovny je integrace s open-source projektem Yara Language Server, který vyvíjí firma Avast. Oproti dosavadnímu řešení, jež využívá neinkrementální přístup k analýze, by mělo dojít ke snížení nároků na strojový čas. Kromě informací o programovém řešení je součástí této práce rovněž souhrn teorie zaměřující se na statickou analýzu a její inkrementální variantu, zásadní informace o nástroji YARA a také seznámení s dosavadním řešením, s knihovnou Yaramod-v3. Dále je v práci zahrnuto také srovnání nové knihovny s tímto dosavadním řešením, v němž jsou prezentovány dosažené výsledky. Provedené experimenty ukázaly, že nová knihovna je schopná provést inkrementální analýzu modifikované sady pravidel přibližně 20× – 2000× rychleji v závislosti na konkrétní sadě.
|
|
| |
|
|
Aplikace metody učení bez učitele na hledání podobných grafů
Sabo, Jozef ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Křivka, Zbyněk (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce bolo v spolupráci s firmou Avast navrhnúť systém, ktorý dokáže dolovať znalosti z databázy grafov pomocou metód učenia bez učiteľa. Grafy, určené pre dolovanie, popisujú chovanie počítačových systémov a do databázy prichádzajú anonymne od používateľov softvérových produktov firmy. Grafom v databáze je možné priradiť jednu z dvoch tried: čistý graf alebo malware (škodlivý) graf. Úlohou navrhnutého samoučiacieho systému je nad grafovou databázou nájsť zhluky grafov, v ktorých sa triedy grafov nemiešajú. Zhluky grafov, v ktorých sa nachádza iba jedna trieda grafov, sa dajú interpretovať ako rôzne typy čistých alebo malware grafov a sú užitočným zdrojom ďalších analýz nad grafmi. Pre ohodnotenie kvality zhlukov bola navrhnutá vlastná metrika pomenovaná ako jednofarebnosť. Metrika hodnotí kvalitu zhlukov na základe toho ako veľmi sa v zhlukoch miešajú čisté a malware grafy. Najlepšie výsledky metrika dosiahla, keď boli vektorové reprezentácie grafov vytvorené modelom hlbokého učenia (variačným grafovým autoenkodérom s dvomi relačnými grafovými konvolučnými operátormi) a pre zhlukovanie nad vektormi bola použitá bezparametrická metóda MeanShift.
|
|
|
Extraction of Static Features from Binary Applications for Malware Analysis
Pružinec, Jakub ; Hanáček, Petr (oponent) ; Kolář, Dušan (vedoucí práce)
Forms of malware are changing and evolving on daily basis, therefore it is necessary to continuously create, update, and improve methods for malware analysis. One of possible approaches to fighting malware is to classify it based on certain static characteristics. This thesis deals with design and extraction of these features from binary executables. Goal of this work is to enrich a static feature extraction tool by extracting new features and verifying their effectiveness in malware classification. The tool is developed in cooperation with Avast Software, where it is used in a clustering system.
|
|
|
Výběr antivirového programu
David, Jan ; Pícka, Marek (vedoucí práce) ; Hanzlík, Petr (oponent)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na výběr bezplatného antivirového programu pro běžné používání internetu na osobním počítači.
První část práce je zaměřena na seznámení se s problematikou škodlivého softwaru, který je zde rozdělen do kategorií podle různých hledisek. Dále je zmíněna možná prevence před těmito hrozbami. V neposlední řadě je krátce popsán vznik a historie antivirových programů.
Druhá část obsahuje samotné porovnání nejpoužívanějších bezplatných antivirů. Ty jsou vybrány na základě dotazníkového šetření. Hodnocení probíhá pomocí pěti kritérií: doba hloubkového testu počítače, velikost na disku, využití paměti, uživatelské rozhraní a hodnocení bezpečnosti podle společnosti AV-Test. Pomocí Saatyho metody jsou kritériím dány váhy a následně je pomocí metody váženého součtu vybrán výsledek. Veškeré průběžné výsledky jsou přehledně zaznamenány do tabulek a grafů.
|
|
|
Postavení vybrané firmy na českém trhu a světovém trhu - marketingový pohled
Nováková, Jana ; Filipová, Alena (vedoucí práce) ; Brábník, Miroslav (oponent)
Bakalářská práce má posoudit postaveni firmy AVAST na českém a světovém trhu z marketingového pohledu. V první části jsou teoreticky popsány základní odborné marketingové pojmy, jako jsou vývojové fáze firmy, konkurenční analýza a marketingová strategie apod. V druhé části tato práce přibližuje historický vývoj informačních technologií a s tím souvisejících antivirových softwarů. Konkrétně aplikovaná třetí část se pak zaměřuje na firmu AVAST a to nejprve z hlediska jejího vzniku a vývoje a dále zkoumá zejména konkurenční postavení této firmy na českém a světovém trhu. Závěr vyhodnocuje fakta zjištěná z aplikované části a nachází rozhodující marketingové strategie, které dovedly tuto firmu do vedoucího postavení na trhu antivirových firem v České republice i ve světě.
|
|
|
Využití A/B testování při optimalizaci konverzního poměru
Makoš, Michal ; Stříteský, Václav (vedoucí práce) ; Pešek, Ondřej (oponent)
Práce se zabývá disciplínou optimalizace konverzního poměru a její základní metodou, A/B testováním. V její teoretické části je téma optimalizace a A/B testování představeno a je navržen možný postup při využití těchto metod. Práce popisuje i jednotlivé nástroje, které jsou pro úspěšnou optimalizaci konverzního poměru nezbytné. Praktická část usiluje o zhodnocení dopadů jednotlivých faktorů na konverzní poměr a identifikaci těch, které na něj mají pozitivní vliv. Dále bylo cílem práce navrhnout obecná doporučení pro zvyšování konverzního poměru a obchodní výkonnosti. Vlastní výzkum byl uskutečněn na základě provedených A/B testů a jejich analýzy.
|
host ::
RSS.