對戰(zhàn)計算機病毒的，不再只是軟件。
紐約州立大學賓漢姆頓分校的研究人員將在美國國家科學基金會(NSF)的資助下，研究硬件輔助保護計算機的課題。
該大學計算機科學教授德米特里·波諾馬廖夫說：“其影響可能波及整個計算領域，從移動計算到云計算?！辈ㄖZ馬廖夫是“實用硬件輔助不間斷惡意軟件檢測”項目的首席研究員。
賽門鐵克和威瑞森的互聯(lián)網(wǎng)安全團隊報告，僅2014年一年就有超過3.17億新的惡意軟件誕生，包括計算機病毒、間諜軟件和其他惡意程序。隨著數(shù)字勒索之類的犯罪成為網(wǎng)絡攻擊的康莊大道，惡意軟件的復雜度也在不斷增長。
在幫助保護計算機系統(tǒng)對抗不斷擴張的惡意軟件威脅的關鍵國家需要領域，該項目具有產(chǎn)生重大影響的前景。這是改善惡意軟件檢測有效性的新方法，可以不用投入軟件監(jiān)控所需的大量資源，就達到持續(xù)保護系統(tǒng)的目的。
對抗威脅的任務，傳統(tǒng)上基本只依靠軟件程序，但賓漢姆大學的研究人員想要修改計算機的CPU芯片，往里加入在程序運行時檢查異常的邏輯。一旦異常被發(fā)現(xiàn)，硬件就會警報更強力的軟件程序來核實該問題。該硬件的可疑活動誤報率不會是0，但鑒于硬件在此前從未監(jiān)視過的地方充當起了警戒的作用，將會改善惡意軟件檢測的整體有效性和效率。
“修改過的微處理器將通過分析程序運行時數(shù)據(jù)來檢測惡意軟件?！辈ㄖZ馬廖夫說。
鑒于硬件檢測不是100%準確，警報會觸發(fā)重量級軟件檢測程序的執(zhí)行以深入檢查可疑程序。軟件檢測程序?qū)⒆龀鲎罱K裁決。硬件引導軟件的操作；缺了硬件的輔助，軟件要對所有程序進行檢測就太慢了，達不到不間斷防護的目的。
修改版CPU將使用低復雜度的機器學習來從正常程序中分揀出惡意軟件。
硬件檢測基本上相當于煤礦坑道里用來報警的金絲雀，在有問題的時候通報軟件檢測程序。硬件檢測雖然很快，但卻不夠靈活也不全面。它的任務就是發(fā)現(xiàn)可疑行為，更好地引導軟件檢測程序的工作。
更多的工作，包括探索對設計復雜性、檢測準確度、性能和能耗的權衡，將與2014年轉(zhuǎn)到加州大學河濱分校的內(nèi)爾·阿布-加扎利教授共同完成。
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