SparkCognition DeepArmor AI detection of weaponized documents vs. legacy AV signature-based detection

Dass die signaturbasierte Erkennung von maliziösen Office-Dokumenten mit der Vielzahl an neuen Samples, die täglich in Form von Malspam Campaigns das Licht der Welt erblicken, nicht mehr mithalten kann, dürfte mittlerweile eine bekannte Tatsache sein. Nach wie vor sind Endgeräte in Unternehmen das schwächste Glied in der Kette, deshalb ist es zwingend notwendig, diese mit einem möglichst wirkungsvollen und effektiven Schutz vor Malware auszustatten. Spam- und Mailfilter sowie Sandboxen am Perimeter sind nur ein Teil eines mehrstufigen Schutzkonzepts (“Layered Security”), und selbst teure Lösungen für den Unternehmensbereich können nicht alle schädlichen Dokumente blocken, die tagtäglich eine neue Bedrohung darstellen.

Sehen Sie in diesem Video, wie effektiv SparkCognition DeepArmor Enterprise maliziöse Dokumente (“Weaponized Documents”) mit seiner AI Engine auf Basis von machine learning erkennt und blockt. Bei einem Test mit 319 Samples aus aktuellen Malspam Campaigns hat DeepArmor 317 von 319 Word-Dokumente mit schädlichem Inhalt entdeckt, was einer Erkennungsrate von 99,37% entspricht. Dieses hervorragende Ergebnis lässt sich noch steigern, denn Schadcode in Form von ausführbaren Dateien, der beim Öffnen eines infizierten Dokuments üblicherwiese nachgeladen wird, wird üblicherweise von der DeepArmor AI Engine ebenfalls erkannt und eliminiert. Zum Vergleich mit einem rein AI-basierten Produkt wurde ein Scan mit einer signaturbasierten Lösung durchgeführt, bei dem 210 von 319 Samples entdeckt wurden – die Erkennungsrate lag dabei mit  65,83% deutlich unter dem Ergebnis von DeepArmor.

SparkCognition DeepArmor vs. new and dangerous wiper malware

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Ich habe heute einen sog. Wiper entdeckt, dessen Aufgabe darin besteht, sinnlos Dateien und wichtige Bereiche von Festplatten wie den MBR (Master Boot Record) zu überschreiben bzw. zu löschen und damit möglichst viel Schaden anzurichten. Bemerkenswert an diesem Sample sind für mich vor allem zwei Dinge:

1. Bekannte Namen wie KAV, Panda, EMSISOFT, Avira, Bitdefender usw. waren laut den auf Malwaretips durchgeführten Tests (nur für registrierte User sichtbar!) mit Hilfe von Verhaltenserkennung (behavior analysis) und/oder anderen dynamischen Erkennungsmethoden teilweise nicht in der Lage, diese gefährliche Malware zu erkennen und zu stoppen

2. Den vollen Schutz bieten viele konventionelle AV-Programme nur, solange ein Endgerät online ist. Sobald ein Endgerät keine Online-Verbindung mehr hat, ist der Malware-Schutz deutlich geschwächt

Die Erkennungsraten bei VirusTotal machen deutlich, dass die Erkennung von neuer Malware alleine durch Signaturen meines Erachtens in einer Sackgasse angelangt ist. DeepAmor verwendet machine learning und AI (Artificial Intelligence), um auch polymorphe Malware sowie 0-day threats wirkungsvoll erkennen und stoppen zu können.

Wie der Wiper zuschlägt, kann man in diesem Video ab 03:20 verfolgen. Als Beispiel kommt Panda Dome zum Einsatz:

SparkCognition DeepArmor stoppt diese Bedrohung sowohl im Offline- als auch im Online-Betrieb wirkungsvoll:

MSITC FFRI Yarai vs. Ransomware samples

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www.msitc.eu

www.securedsector.com

FFRI Yarai Ransomware test

You can find more details on FFRI web site. I would like to abbreviate it at this point:
•    Yarai has five core protection engines (ZDP engine against 0-day vulnerabilities in applications, static analysis, sandbox, HIPS and machine learning) and hybrid security approach provides in-depth endpoint defense
•    Yarai doesn´t use signatures like legacy AV applications do
•    Yarai works completely offline and doesn´t need an internet connection

Read more about Yarai here: https://www.ffri.jp/en/products/yarai.htm

Blog post in German about Yarai: https://www.securedsector.com/ffri-yarai-next-generation-endpoint-protection-mit-fnf-engines-und-verhaltenserkennung/

Goal of this test:
–    To prove yarai’s performance capability
–    To prove the efficiency of yarai in offline operation

Notes:
–    Yarai works behavior-oriented. For the test that means that malware is not always detected by static analysis engine but by one of the other engines (sandbox, HIPS or machine learning) at runtime
–    While most legacy AV applications rely on their cloud intelligence and fail in many cases regarding detection of 0-day malware or new ransomware samples when they work in offline mode, Yarai is designed to work offline and doesn´t therefore need internet access
–    Windows Defender is turned off, although it can be activated to run along with Yarai to achieve a maximum protection level

Test methodology:
1.    All samples have been downloaded from testmyav.com (50 samples) and from any.run (single ransomware samples)

2.    Virtual network adapter was disabled to make sure that Yarai has no internet connection and works fully in offline mode

3.    Samples have been extracted from archives to check whether they are being detected by static analysis engine during on-access scan. As mentioned before, static analysis can detect many malware variations but not all. To test whether the other engines were able to detect and block all threats the samples have been executed either manually or via command line

FFRI yarai: Next-Generation Endpoint Protection mit fünf Engines und Verhaltenserkennung

Ich bin vor kurzem auf eine weitere AV-Lösung aufmerksam geworden, die sich deutlich von dem unterscheidet, was heutzutage unter dem Label “Next-Generation” angeboten wird. Die Rede ist von FFRI yarai, einer Software, die aus Japan stammt. Da man zu yarai kaum Tests oder Reviews (und schon gar nicht auf englisch!) findet, bin ich neugierig geworden. Zunächst war ich ehrlich gesagt etwas skeptisch, ob das Produkt denn tatsächlich so effektiv funktionieren würde, wie es vom Hersteller vermarktet wird – und ja, diese Frage kann ich bereits an dieser Stelle mit einem klaren “es funktioniert hervorragend” beantworten. In Japan gehört FFRI yarai zu den führenden Anbietern von Next-Generation-Lösungen im Endpoint Protection-Bereich und hat auch schon einige bemerkenswerte Auszeichnungen erhalten. Ich erspare mir an dieser Stelle die Aufzählung, eine detaillierte Auflistung sowie Whitepaper findet man auf der Website von FFRI. FFRI yarai gibt es als Enterprise-Version mit zentraler Management-Konsole, die on-premise oder in der Cloud betrieben werden kann, und als Version für den SOHO-Bereich.

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Was FFRI yarai aus meiner Sicht interessant macht, ist die Tatsache, dass diese Next-Generation-Lösung vollständig signaturenlos arbeitet und dafür fünf unterschiedliche Engines zur Erkennung von Malware oder Exploits verwendet, die alle verhaltensbasiert arbeiten. Da gibt es zum einen die sog. ZDP Engine, die das Ausnutzen von Schwachstellen in Software auf der Applikationsebene verhindern soll. Darüber hinaus gibt es eine Sandbox, die ein virtuelles Windows nachbildet, ein HIPS, statische Analyse von Dateien sowie natürlich machine learning. Die Kombination dieser fünf Methoden ermöglicht precognitive defense, d.h. Bedrohungen werden bereits vor Ausführung erkannt und geblockt. 

Nachdem ich FFRI kontaktiert hatte, bin ich nun im Besitzer einer Evaluationsversion von yarai, die 30 Tage lang läuft. Natürlich ist die Software auch in englisch verfügbar, sonst hätte ich mir mit japanisch etwas schwer getan…Meine bisherigen Erfahrungen möchte ich in einem gesonderten Produktreview detaillierter zu Papier bringen, deshalb berichte ich an dieser Stelle nur kurz über das, was ich bislang bereits testen konnte:

  • Aktuelle Ransomware-Samples werden bereits von der Static Analysis Engine erkannt. Die Erkennung geht sehr flott vonstatten und die CPU-Auslastung bewegt sich dabei in einem normalen Rahmen. Die Ressourcenauslastung ist bei traditioneller AV-Software deutlich höher.
  • Yarai funktioniert auch offline problemlos. Es ist keine Internet-Verbindung notwendig, um beispielsweise Samples in eine Cloud hochzuladen – die komplette Anwendungslogik ist im Agent auf dem Endgerät untergebracht
  • Aktuell teste ich noch verschiedene 0-day samples, fileless malware, ransomware sowie mein eigenes MSITC sample set, das hauptsächlich aus Backdoors besteht, die ich mit diversen Frameworks erzeugt habe

Natürlich ist es für ein vollständiges Fazit noch zu früh, aber was ich bislang gesehen habe, ist sehr vielversprechend. 

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