Publicação: Ransomset: um conjunto de dados baseado em análise dinâmica para ransomwares
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
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Coorientador
Quincozes, Silvio Ereno
Resumo
Ransomware é um tipo de software malicioso que criptografa arquivos e exige pagamento para
a restauração do acesso. Como os ransomwares são frequentemente detectados tardiamente, representam uma ameaça crescente para indivíduos e organizações, causando perdas financeiras
substanciais e comprometendo dados confidenciais. Este trabalho tem como objetivo a criação e
análise de um conjunto de dados para a detecção de 6 tipos conhecidos de ransomware: WannaCry, Ryuk, LockBit, CryptoLocker, Sodinokibi e Conti. Para isso, foi utilizado o ambiente Cuckoo
Sandbox, no qual as atividades desses ransomwares são registradas. A partir desses registros,
foi criado um conjunto de dados contendo amostras normais e de ataque para cada tipo de ransomware estudado. Por fim, foram aplicados métodos de ranqueamento de atributos nesses conjuntos de dados para identificar os 25 atributos mais relevantes para a detecção dos ransomwares
analisados, um dos atributos reportados foi o NtCLose, o atributo tem sua função de fechar um
objeto no Sistema Operacional (SO), esse forma de ranqueamento de atributos contribui para o
aprimoramento dos mecanismos de detecção de ransomware. Conclui-se que o RansomSet demonstrou ser uma ferramenta eficaz para a análise e detecção de ransomware, fornecendo uma
base sólida para o desenvolvimento de modelos de segurança cibernética mais robustos. Além
disso, sua estrutura flexível permite futuras expansões e adaptações, contribuindo para o avanço
no combate a ameaças cibernéticas emergentes.
Abstract
Palavras-chave
Atributos, Seleção de atributos, Detecção, Ransomwares
Citação
SOUZA, Gabriel Oliveira. Ransomset: Um conjunto de dados baseado em análise dinâmica para ransomwares. 2024. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
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