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Vergleich und Bewertung ausgewählter Sandbox Systeme für die dynamische Malware Analyse

Comparison and evaluation of selected sandbox systems for the dynamic malware analysis

  • Aufgrund der steigenden Anzahl an Angriffen durch neue Malware Varianten ist es wichtig eine effektive Methode zu nutzen, um sich gegen diese Flut zu schützen. Diese von den Angreifern genutzte Malware muss identifiziert und analysiert werden, um die Systeme vor aktuelle und kommenden Angriffen schützen zu können. Für die Informationsextraktion stehen zwei grundlegende Ansätze zur Verfügung. Statische Analyse und die dynamische Analyse. Das Hauptaugenmerk liegt in dieser Arbeit auf der dynamischen Analyse. Diese wird genutzt um das Verhalten einer potentiell bösartigen Datei zu beobachten und anschließend auszuwerten, ob es sich um Malware handelt. Eine dafür häufig eingesetzte Methode ist die Sandbox. Bei dieser handelt es sich um eine isolierte Umgebung, in der eine Malware ausgeführt werden kann, ohne ein Risiko für das eigene System darzustellen. Bei der Nutzung eines Sandbox Systems wird ebenfalls von dem Begriff der automatisierten Malware Analyse gesprochen. Damit ist es möglich auch große Mengen von Malware Samples zu analysieren. Nach der Analyse wird neben der Bösartigkeit einer zu untersuchenden Datei, ebenfalls die gesammelte Daten über diese ausgegeben. Diese Arbeit vergleicht drei verschiedene Sandbox Systeme, um anschließend festhalten zu können, welches dieser Systeme die meisten Vorteile mit sich bringt. Bei diesen ausgewählten Sandbox Systemen handelt es sich um Cuckoo, Any.Run und Hybrid Analysis. Um eine Gegenüberstellung der Sanbox Systeme zu ermöglichen, wurden diverse Metriken verwendet. Zu diesen Metriken zählen unter anderem genutzte Anti-Evasion Techniken und die Möglichkeit einer URL Analyse. Nach umfassender Nutzung aller drei Sandbox Systeme, wurde eine Vergleichmatrix mit den bereits erwähnten Metriken erstellt. Anhand dieser konnten die Vor- und Nachteile der Sandbox Systeme gegeneinander abgewogen werden.

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Metadaten
Author:Jonas Schneidewind
Advisor:Dirk Labudde, Christian Koepp
Document Type:Bachelor Thesis
Language:German
Year of Completion:2023
Granting Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2023/08/07
GND Keyword:Malware; Computersicherheit
Page Number:67
Institutes:Angewandte Computer‐ und Bio­wissen­schaften
DDC classes:005.8 Internetkriminalität, Computersicherheit, Datensicherung, Computerforensik, Identitätsverwaltung
Open Access:Frei zugänglich
Licence (German):License LogoUrheberrechtlich geschützt