Microsoft Project Ire: IA Autónoma para la Clasificación de Malware

Microsoft ha presentado Project Ire, un innovador agente de inteligencia artificial diseñado para la clasificación autónoma de malware. Este sistema, impulsado por modelos de lenguaje grandes (LLM), automatiza el proceso de ingeniería inversa de software, identificando si un archivo es malicioso o benigno sin necesidad de pistas previas sobre su origen o propósito. Project Ire utiliza descompiladores y otras herramientas para analizar el código y determinar su naturaleza.

El objetivo principal de Project Ire es permitir la clasificación de malware a gran escala, agilizando la respuesta a incidentes de seguridad y minimizando el esfuerzo manual requerido por los analistas. El sistema utiliza análisis binario de bajo nivel, reconstrucción del flujo de control y análisis de comportamiento del código de alto nivel.

Project Ire se integra con diversas herramientas, incluyendo sandboxes de análisis de memoria basados en Project Freta de Microsoft, herramientas de código abierto y documentación. El sistema genera un registro detallado de la “cadena de evidencia”, permitiendo a los equipos de seguridad revisar y refinar el proceso en caso de clasificaciones erróneas.

Las pruebas iniciales mostraron que Project Ire clasificó correctamente el 90% de los archivos en un conjunto de datos de controladores de Windows accesibles públicamente, con una tasa de falsos positivos del 2%. En una segunda evaluación, clasificó correctamente casi 9 de cada 10 archivos maliciosos, con una tasa de falsos positivos del 4%.

Project Ire se implementará en la organización Microsoft Defender como Binary Analyzer para la detección de amenazas y la clasificación de software. La visión a futuro es detectar malware directamente en la memoria, a gran escala, incluso en encuentros iniciales con nuevas amenazas.

La noticia coincide con el anuncio de Microsoft de haber otorgado un récord de 17 millones de dólares en recompensas a investigadores de seguridad a través de su programa de informes de vulnerabilidades.

Fuente original: Ver aquí

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