Análisis de malware

El análisis de malware es el estudio o proceso de determinar la funcionalidad, el origen y el impacto potencial de una muestra de malware determinada, como un virus , gusano , caballo de Troya , rootkit o puerta trasera . ^{[ 1 ]} El malware o software malicioso es cualquier software informático destinado a dañar el sistema operativo anfitrión o a robar datos confidenciales de usuarios, organizaciones o empresas. El malware puede incluir software que recopila información del usuario sin permiso. ^{[ 2 ]}

Existen tres casos de uso típicos que impulsan la necesidad de análisis de malware:

• Gestión de incidentes de seguridad informática : Si una organización descubre o sospecha que algún software malicioso puede haber ingresado a sus sistemas, un equipo de respuesta puede realizar un análisis de malware en cualquier muestra potencial que se descubra durante el proceso de investigación para determinar si se trata de malware y, de ser así, qué impacto podría tener ese malware en los sistemas dentro del entorno de la organización objetivo.
• Investigación sobre malware : Los investigadores académicos o industriales que trabajan en el ámbito del malware pueden realizar análisis de malware simplemente para comprender cómo se comporta el malware y las últimas técnicas utilizadas en su creación.
• Extracción de indicadores de compromiso : Los proveedores de productos y soluciones de software pueden realizar análisis masivos de malware para determinar posibles nuevos indicadores de compromiso; esta información puede luego alimentar el producto o solución de seguridad para ayudar a las organizaciones a defenderse mejor contra los ataques de malware.

El método mediante el cual se realiza el análisis de malware generalmente se encuadra en uno de dos tipos:

• Análisis estático de malware : El análisis estático o de código generalmente se realiza diseccionando los diferentes recursos del archivo binario sin ejecutarlo y estudiando cada componente. El archivo binario también se puede desensamblar (o aplicar ingeniería inversa ) utilizando un desensamblador como IDA , Ghidra o Binary Ninja . El código máquina a menudo se traduce a lenguaje ensamblador , que es el formato legible del código máquina para los humanos: el analista de malware puede entonces leer el ensamblador correlacionándolo con funciones y acciones específicas dentro del programa, luego comprender las instrucciones de ensamblador y tener una mejor visualización de lo que hace el programa y cómo fue diseñado originalmente. Ver el ensamblador permite al analista de malware/ingeniero inverso comprender mejor lo que se supone que sucede frente a lo que realmente sucede y comenzar a mapear acciones ocultas o funcionalidades no deseadas. Algunos programas maliciosos modernos se crean utilizando técnicas evasivas para eludir este tipo de análisis, por ejemplo, incrustando errores de código sintáctico que confundirán a los desensambladores pero que aún funcionarán durante la ejecución real. ^{[ 3 ]}
• Análisis dinámico de malware : El análisis dinámico o de comportamiento se realiza observando el comportamiento del malware mientras se ejecuta en un sistema anfitrión. Este tipo de análisis se suele realizar en un entorno aislado (sandbox) para evitar que el malware infecte sistemas de producción; muchos de estos entornos aislados son sistemas virtuales que se pueden restaurar fácilmente a un estado limpio una vez finalizado el análisis. El malware también se puede depurar durante su ejecución utilizando un depurador como GDB o x64dbg para observar su comportamiento y efectos en el sistema anfitrión paso a paso mientras se procesan sus instrucciones. El malware con una ruta de ejecución oculta y ligeramente incomprensible (para su protección) también se puede mitigar mediante rastreo , emulación , instrumentación o ejecución simbólica . El malware moderno puede presentar una amplia variedad de técnicas evasivas diseñadas para eludir el análisis dinámico, como la detección de entornos virtuales o depuradores activos, el retraso en la ejecución de cargas útiles maliciosas o la necesidad de algún tipo de interacción del usuario. ^{[ 4 ]}
• Análisis híbrido de malware : El análisis híbrido integra técnicas estáticas y dinámicas, a menudo combinadas con análisis forense de memoria , para proporcionar una comprensión más completa del comportamiento del malware. Este enfoque se utiliza en sistemas sandbox comunitarios y comerciales, como el implementado en Hybrid Analysis. ^{[ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]}

El análisis de software malicioso implica varias etapas, entre las que se incluyen, pero no se limitan a, las siguientes:

• Inversión de código manual
• Análisis interactivo del comportamiento
• Análisis de propiedades estáticas
• Análisis totalmente automatizado

También ha surgido la evaluación estandarizada de productos de análisis basados ​​en sandbox. En 2025, la Organización de Estándares de Pruebas Antimalware (AMTSO) introdujo el primer Marco de Evaluación de Sandbox , cuyo objetivo es proporcionar criterios de prueba consistentes y basados ​​en casos de uso para herramientas de análisis de malware en sandbox. ^{[ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]}

El uso de la inteligencia artificial (IA) en la detección de malware ha sido un área activa de investigación dentro del campo de la ciberseguridad. Un estudio comparó el comportamiento de la IA con el comportamiento humano para comprender las similitudes y diferencias en el desempeño de ambas partes. ^{[ 11 ]} Los resultados incluyeron:

• La IA y los humanos tienen tasas de detección similares.
• La IA se centró más en el análisis estático.
• Los humanos se centraron más en el análisis dinámico.
• La IA no funciona bien solo con análisis dinámico.

Los programas antivirus han utilizado estos estudios para llegar a la conclusión de que la combinación de ambas prácticas sería la más adecuada. Dado que la IA puede realizar análisis estáticos mucho más rápido que los humanos en la detección de malware, el software antivirus enviará las muestras a la IA para un análisis inicial. Si la muestra es más compleja y la IA no puede llegar a una conclusión definitiva, se enviará a un humano para que la examine con mayor detalle. De esta forma, se puede identificar correctamente un mayor número de muestras como malware o benignas.