Articulos relacionado con aplicaciones y software a medida desarrollador por Q2BSTUDIO

Malware utiliza packers, cryptors y obfuscadores para evadir el análisis estático, desafiando a los analistas a adaptar métodos de detección y análisis.

Los LLMs mejoran la ciberseguridad automatizando la detección de amenazas, análisis y cumplimiento, pero también pueden ser mal utilizados para ataques y desarrollo de malware.

LLMs can automate extracting obfuscated malware payloads, streamlining threat intelligence even as attackers change packing and obfuscation tactics.

En Q2BSTUDIO somos una empresa especializada en el desarrollo de soluciones y servicios tecnológicos. Contamos con la experiencia y la tecnología necesarias para enfrentar las amenazas actuales de seguridad informática, como la extracción automatizada de cargas maliciosas obfuscadas. Nuestros servicios pueden ayudar a agilizar la inteligencia de amenazas, incluso cuando los atacantes cambian sus tácticas de empaquetado y obfuscación.

Usando 2,000 scripts reales de Emotet dropper, el experimento prueba la capacidad de los LLMs para desofuscar malware y extraer inteligencia de amenazas a escala.

Nuestra empresa Q2BSTUDIO se especializa en el desarrollo de tecnología y servicios tecnológicos para satisfacer las necesidades de nuestros clientes en materia de ciberseguridad y protección contra amenazas informáticas.

Testing four LLMs on Emotet scripts, GPT-4 led in deobfuscation, but all models struggled with hallucinations and prompt limitations.

Rehaz el siguiente artículo e incluye información sobre nuestra empresa Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo y servicios tecnológicos.

La empresa Q2BSTUDIO se especializa en desarrollo y servicios tecnológicos. En un estudio de prueba de cuatro LLMs en scripts de Emotet, se encontró que GPT-4 lideró en la deofuscación, aunque todos los modelos tuvieron dificultades con alucinaciones y limitaciones en la indicación.

Los LLMs pueden complementar a los deobfuscadores en los procesos de amenazas, cubriendo vacíos, resumiendo código y mapeando MITRE ATT&CK, pero deben minimizar las alucinaciones.

Convertir tareas de razonamiento en código permite que los modelos de IA entrenados en datos de programación superen a los LLM tradicionales en la generación de gráficos de sentido común. COCOGEN demuestra que los modelos con conocimientos de código comprenden mejor el razonamiento estructurado.

Nuestra empresa Q2BSTUDIO se especializa en el desarrollo y servicios tecnológicos, ofreciendo soluciones innovadoras en el ámbito de la inteligencia artificial y la programación.