Mô hình phát hiện loại tệp được tăng cường bằng AI v3

Hầu hết các hệ thống phát hiện đều dựa trên ba phương pháp phổ biến:

• Phần mở rộng tệp: Phương pháp này kiểm tra tên tệp để xác định loại tệp dựa trên phần mở rộng, chẳng hạn như .doc hoặc .exe. Phương pháp này nhanh chóng và tương thích rộng rãi trên nhiều nền tảng. Tuy nhiên, nó dễ bị thao túng. Một tệp độc hại có thể được đổi tên thành một phần mở rộng trông có vẻ an toàn, và một số hệ thống hoàn toàn bỏ qua phần mở rộng, khiến phương pháp này không đáng tin cậy. 
• Byte ma thuật: Đây là các chuỗi cố định được tìm thấy ở đầu nhiều tệp có cấu trúc, chẳng hạn như PDF hoặc hình ảnh. Phương pháp này cải thiện độ chính xác so với phần mở rộng tệp bằng cách kiểm tra nội dung tệp thực tế. Nhược điểm là không phải tất cả các loại tệp đều có mẫu byte được xác định rõ ràng. Byte ma thuật cũng có thể bị giả mạo, và các tiêu chuẩn không nhất quán giữa các công cụ có thể dẫn đến nhầm lẫn. 
• Phân tích Phân phối Ký tự: Phương pháp này phân tích nội dung thực tế của một tệp để suy ra loại tệp. Phương pháp này đặc biệt hữu ích để xác định các định dạng văn bản có cấu trúc lỏng lẻo, chẳng hạn như tập lệnh hoặc tệp cấu hình. Mặc dù cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn, nhưng phương pháp này đi kèm với chi phí xử lý cao hơn và có thể tạo ra kết quả dương tính giả với nội dung bất thường. Phương pháp này cũng kém hiệu quả hơn đối với các tệp nhị phân thiếu các mẫu ký tự dễ đọc.

Các phương pháp này hoạt động tốt với các định dạng có cấu trúc nhưng lại trở nên kém tin cậy khi áp dụng cho các tệp phi cấu trúc hoặc dạng văn bản. Ví dụ: một tập lệnh shell với số lượng lệnh tối thiểu có thể rất giống với một tệp văn bản thuần túy. Nhiều tệp trong số này thiếu tiêu đề mạnh hoặc các dấu hiệu nhất quán, khiến việc phân loại dựa trên mẫu byte hoặc phần mở rộng trở nên không đủ. Kẻ tấn công lợi dụng sự mơ hồ này để ngụy trang các tập lệnh độc hại thành các tài liệu hoặc nhật ký vô hại.

Các công cụ cũ như TrID và LibMagic không được thiết kế cho mức độ tinh tế này. Mặc dù hiệu quả trong việc phân loại tệp chung, chúng được tối ưu hóa về phạm vi và tốc độ, chứ không phải để phát hiện chuyên biệt trong điều kiện bảo mật hạn chế.

Quy trình huấn luyện Mô hình Phát hiện Kiểu Tệp v3 bao gồm hai giai đoạn. Ở giai đoạn đầu, quá trình huấn luyện trước thích ứng với miền được thực hiện bằng Mô hình Ngôn ngữ Che giấu (MLM), cho phép mô hình học các mẫu cú pháp và cấu trúc cụ thể theo miền. Ở giai đoạn thứ hai, mô hình được tinh chỉnh trên một tập dữ liệu có giám sát, trong đó mỗi tệp được chú thích rõ ràng với kiểu tệp thực của nó.

Bộ dữ liệu là sự kết hợp có chọn lọc giữa các tệp thông thường và các mẫu mối đe dọa, đảm bảo sự cân bằng mạnh mẽ giữa độ chính xác trong thế giới thực và tính liên quan đến bảo mật. OPSWAT duy trì quyền kiểm soát dữ liệu đào tạo, cho phép tinh chỉnh liên tục các định dạng quan trọng nhất đối với hoạt động bảo mật.

Thành phần AI được áp dụng một cách chính xác chứ không phải rộng rãi. Mô hình Phát hiện Loại Tệp v3 tập trung vào các loại tệp mơ hồ và phi cấu trúc mà các phương pháp phát hiện truyền thống không thể xử lý hiệu quả, chẳng hạn như tập lệnh, nhật ký và văn bản có định dạng lỏng lẻo, trong đó cấu trúc không nhất quán hoặc không có. Thời gian suy luận trung bình vẫn dưới 50 mili giây, giúp mô hình này hiệu quả cho các quy trình làm việc thời gian thực trên các tệp tải lên an toàn, thực thi điểm cuối và quy trình tự động hóa.

Việc phát hiện chính xác loại tệp là điều cần thiết để đáp ứng các yêu cầu quy định như HIPAA, PCI DSS, GDPR và NIST 800-53, vốn yêu cầu kiểm soát chặt chẽ tính toàn vẹn dữ liệu và bảo mật hệ thống. Việc phát hiện và chặn các loại tệp giả mạo hoặc trái phép giúp thực thi các chính sách ngăn chặn việc lộ dữ liệu nhạy cảm, duy trì khả năng sẵn sàng kiểm toán và tránh các hình phạt tốn kém.