Comment un antivirus identifie-t-il les nouvelles menaces pour lesquelles il n’a pas encore de signatures ?

Pour identifier les nouvelles menaces pour lesquelles il n’a pas encore de signatures spécifiques, un antivirus utilise généralement des méthodes de détection comportementale et heuristique. Ces techniques permettent à l’antivirus de repérer des activités suspectes ou des comportements malveillants plutôt que de se baser uniquement sur des correspondances avec des signatures connues.

Voici comment fonctionnent les méthodes de détection comportementale et heuristique :

Analyse comportementale : L’antivirus surveille en temps réel les actions des programmes en cours d’exécution sur le système. Il analyse leur comportement pour détecter toute activité inhabituelle ou malveillante. Par exemple, si un programme tente de modifier des fichiers système critiques, d’accéder à des ressources sensibles ou de se propager sur le réseau, l’antivirus peut alerter sur une possible menace.

Analyse heuristique : L’analyse heuristique consiste à examiner le code d’un programme pour identifier des caractéristiques typiques des malwares connus. Cela permet à l’antivirus de détecter des logiciels malveillants qui partagent des similitudes avec des menaces connues, même si ces variantes n’ont pas encore de signatures spécifiques dans la base de données de l’antivirus.

Sandbox et émulation : Certains antivirus utilisent des environnements virtuels appelés « sandbox » pour exécuter des programmes potentiellement malveillants dans un environnement isolé. En les exécutant dans cet espace sécurisé, l’antivirus peut observer leur comportement sans risquer de contaminer le système principal. Si le programme se comporte de manière suspecte ou malveillante, il est considéré comme une menace et est bloqué.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique : De nombreux antivirus intègrent des techniques d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique pour améliorer leur détection des menaces inconnues. Ces méthodes permettent à l’antivirus d’apprendre à partir de grands ensembles de données, d’identifier des schémas et des comportements malveillants, et de détecter ainsi plus efficacement les nouvelles variantes de logiciels malveillants.

Il est important de noter que bien que ces méthodes de détection comportementale et heuristique soient puissantes pour identifier les nouvelles menaces, elles peuvent également entraîner des faux positifs (détection erronée d’un fichier légitime comme malveillant). C’est pourquoi les fournisseurs d’antivirus travaillent constamment à améliorer la précision de leurs méthodes de détection pour réduire les faux positifs et offrir une protection optimale.