什么是多态恶意软件？
快速阅读: 据《ITProPortal》称，多态恶意软件通过不断变换代码规避传统杀毒软件检测，对各行业构成威胁。专家建议采用多层次防御策略，包括行为检测、零信任模型和员工培训等，同时利用AI和机器学习提升实时防护能力。企业需主动适应，从静态转向动态监控，以应对日益复杂的网络攻击。
多态恶意软件是当前网络安全领域最复杂的威胁之一，它能够不断改变自身外观，而传统恶意软件的代码结构则保持静态不变。多态恶意软件的特点是每次运行时都会修改自己的代码或结构，同时仍然执行相同的恶意操作。它通常会采用动态加密、代码混淆以及随机解密程序等手段，以确保每个版本看起来都是独特的。这种“变异”的能力，即在不失去恶意核心功能的前提下自行修改代码的能力，让多态恶意软件能够在基于特征的检测工具下悄无声息地渗透，成为老旧杀毒系统的噩梦，并对经验丰富的安全团队构成挑战。“线索就在名字里，”红螺旋技术总监罗布·波科克解释道。“传统的杀毒解决方案严重依赖基于特征的检测——它们寻找已知模式。多态恶意软件通过不断改变其代码来避免被检测到，因此基于特征的工具根本无法跟上。”
大多数面向消费者的杀毒软件都采用基于特征的检测方法，该方法通过将其与已知代码模式的数据库进行比较来识别恶意软件。但当恶意软件不断改变其外观时，这种方法就失效了。联合四十二号的高级威胁研究员亚历克斯·欣克莱夫告诉ITPro，多态恶意软件可以在每次复制时修改其代码。“每当恶意程序被编译时，都会产生一个新的唯一指纹或哈希值。加上免费压缩或打包工具，就会产生更多变化。”
多态恶意软件正在迅速进化
多态恶意软件已经远远超出了手动代码调整的范围。如今，威胁组织使用自动化工具包大规模生成成千上万种变体。有些甚至利用人工智能来确定最佳的变异时间和方法。获取ITPro每日新闻简报今天注册并您将收到一份免费的未来焦点2025报告副本——根据700多名高管提供的关于人工智能、网络安全和其他IT挑战的领先指导。
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正如红螺旋的罗布·波科克所解释的那样：“我们看到多态恶意软件的可访问性和复杂性急剧上升。即使是低技能攻击者也可以使用内置变异引擎的恶意软件工具包。人工智能也被用来智能化地改变代码——最大化隐藏性。”BSV协会的技术教育贡献者阿克塞尔·莫尼诺补充说，这些威胁现在常用内存注入、无文件执行以及“靠现有资源生存”的二进制文件（LOLBins），如PowerShell和WMI。这些技术能让恶意软件融入正常的系统操作，从而降低被检测到的可能性。
阿克塞尔·莫尼诺，BSV协会的技术教育贡献者，补充说这些威胁现在常用内存注入、无文件执行以及“靠现有资源生存”的二进制文件（LOLBins），如PowerShell和WMI。这些技术能让恶意软件融入正常的系统操作，从而降低被检测到的可能性。
阿里亚卡的安全工程副总裁阿迪蒂亚·苏德注意到类似的趋势。“多态恶意软件已经进化为使用AI驱动的引擎、无文件技术和LOLBins来避免检测。它越来越多地通过网络钓鱼传播，并嵌入可信的云服务中。”
没有哪个行业能免疫——但有些行业更具吸引力
虽然多态恶意软件威胁着每一个组织，但攻击者往往专注于那些回报更高或防御较弱的行业。“几乎任何组织都可能成为目标，”波科克说，“但那些处理敏感或有价值数据的组织——比如金融、医疗和政府——往往会被更频繁地攻击。”莫尼诺同意这一点，他说：“医院、政府机构、银行和关键基础设施提供商特别容易受到攻击。他们拥有有价值的数据，并且通常有复杂的或过时的系统。即使教育资源不足的教育机构也是常见的目标，因为他们的网络安全预算不足且需要广泛的访问权限。”
这种威胁并不局限于大型企业。任何存储数据或依赖数字运营的企业都可能成为受害者。由于高级威胁行为者和业余爱好者都在使用多态恶意软件，因此网撒得非常广。没有任何企业能够免受这类攻击。
多态恶意软件的实际案例
多个高调的恶意软件活动已经利用多态性造成了毁灭性的后果。其中一个最早的例子是2007年出现的风暴蠕虫。最近，像Emotet、TrickBot、CryptoWall和Ryuk勒索软件之类的恶意软件展示了多态技术的力量。“风暴蠕虫是最早使用大规模自动多态性的恶意软件之一，”苏德指出。“CryptoWall动态更改有效载荷。Emotet演变成了一个多态僵尸网络，不断变化以避免被检测到。”
莫尼诺强调，多态性是这些活动成功的关键。“Emotet和TrickBot使用多态加载器和加密存根来绕过安全工具。Ryuk经常通过这些多态通道传播，展示了这些技术的有效性。”一个新近的例子是BlackMamba，这是一种使用生成式人工智能创建的多态恶意软件。这表明人工智能现在可以被用于恶意目的，以设计出比人类防御者更快适应的恶意软件。
防御多态恶意软件
仅依赖基于特征的检测策略已经不够了。专家一致认为，有效的保护来自于结合多种工具和实践。“企业需要采取多层次、纵深防御的方法，”埃森哲欧洲、中东和非洲威胁研究主管奥利弗·费伊说。“这包括通过强大的补丁管理和分层控制进行技术强化，以及通过用户培训增强人的韧性。”
“防御者必须依靠动态分析——例如沙箱或行为监控——来实时捕获它，”莫尼诺说。这些方法观察程序的行为而非外观，这对发现不断变化的威胁至关重要。
网络安全专家的主要建议包括：
– 使用基于行为的检测。这些工具关注的是程序做了什么——比如删除备份或将自身注入系统进程——这些都是恶意意图的有力指标。
– 采用零信任模型。严格的访问控制和对用户和设备的持续验证可以减少初始突破后的横向移动可能性。
– 投资于电子邮件和网络保护。大多数攻击仍始于网络钓鱼。像DMARC强制执行、沙箱和网络分割等技术可以限制攻击的范围。
– 优先进行补丁和更新。未修补的系统是对攻击者的公开邀请。
– 尽可能实现自动更新。
– 培训员工。模拟网络钓鱼，教授文件卫生，并确保用户能识别出被入侵的迹象。
– 苏德还强调了事件响应的作用。“自动化和精心演练的计划至关重要。安全团队必须准备好快速检测、调查和遏制威胁。”
人工智能和机器学习在这场战斗中也显示出特别的有效性。“这些技术可以检测命令和控制活动，分析进程行为，并大幅扩展响应努力，”欣克莱夫说。“它们将以往数周的检测时间缩短至实时预防。”
多态恶意软件不是科幻小说，而是每天的现实。攻击者不断改进他们的工具以绕过传统防御，基于特征的静态系统已经不够用了。正如莫尼诺简洁地告诉ITPro的那样：“老鼠一直在改变形状。如果你们的防御不适应，你就是在玩输的游戏。”
企业必须重新思考他们的方法：从被动应对转为主动防范，从静态扫描转向动态监控，从单一层次的工具转向集成的防御系统。随着攻击者越来越多地使用自动化和人工智能，防御者也必须跟进。最终，防御多态恶意软件意味着超越恶意软件的外观，关注它所做的。这一转变——由正确的工具、流程和人员支持——是唯一能够领先于这种快速移动威胁的方式。
(以上内容均由Ai生成)
