IA identifica DLL hijacking e expõe ataques invisíveis

IA identifica DLL hijacking e expõe ataques invisíveis ao analisar milhões de processos e apontar sinais sutis de invasão que escapam a antivírus tradicionais.

O modelo de inteligência artificial (IA) desenvolvido pela Kaspersky foi treinado com um enorme conjunto de arquivos legítimos e maliciosos. Com isso, passou a distinguir, em tempo quase real, campanhas de DLL hijacking, técnica que permite a criminosos inserir código malicioso em programas confiáveis sem despertar suspeitas.

IA identifica DLL hijacking e expõe ataques invisíveis

No DLL hijacking, o invasor substitui a Dynamic Link Library original por uma réplica infectada. O aplicativo continua funcionando, porém executa comandos do atacante. Esse golpe costuma driblar ferramentas de segurança, já que o processo comprometido aparenta ser legítimo. Monitorar todo o sistema em busca desse tipo de fraude, por sua vez, tornaria o computador lento e geraria excesso de alertas falsos.

Com machine learning, a IA reconhece padrões como DLLs salvas em pastas improváveis, executáveis renomeados, ausência de assinatura digital ou mudanças inesperadas no tamanho do arquivo. Segundo a Kaspersky, após várias gerações de treinamento, o índice de acerto atingiu cerca de 80%, com redução significativa de falsos positivos. O sistema hoje analisa milhões de eventos diários e prioriza os casos mais críticos para revisão humana, alimentando um ciclo contínuo de aperfeiçoamento.

Em projetos-piloto, a tecnologia já foi integrada a ferramentas corporativas de monitoramento e ajudou a bloquear incidentes que antes passariam despercebidos. Especialistas afirmam que a abordagem baseada em dados amplia a capacidade de defesa sem exigir regras fixas ou listas de vírus, tradicionalmente incapazes de acompanhar a velocidade das variantes maliciosas. Para entender o conceito de DLL hijacking e seus riscos, a própria Kaspersky detalha exemplos em seu portal de cibersegurança, considerado referência no setor.

À medida que os ataques evoluem, recorrer a sistemas autônomos torna-se essencial. Soluções alimentadas por IA oferecem resposta mais ágil, diminuem a janela de exposição e liberam analistas para investigações estratégicas. Embora não eliminem totalmente a necessidade de supervisão humana, essas ferramentas elevam a detecção a um patamar antes inalcançável por antivírus convencionais.

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Imagem: Divulgação