Raspberry Pi, den allsidige enkeltbretts mikrodatamaskinen som vi kan lage hundrevis av prosjekter med for å automatisere huset vårt, lage en alarm eller spille retrospill blant mange andre funksjoner, har vært hovedpersonen i en etterforskning der de har brukt dette brettet til å lage en ny skadelig programvare deteksjonssystem uten behov for ekstra programvare.
Raspberry Pi er en rimelig mikrodatamaskin som passer i håndflaten vår som tillater oss alle slags bruksområder, så mange som fantasien når. For eksempel er det nok å koble til periferiutstyr eller en skjerm for å få den til å utføre funksjonene til en datamaskin, men den kan brukes til alle slags prosjekter uavhengig av hvilken modell vi har. På Internett kan vi finne utallige opplæringsprogrammer for å utføre våre første prosjekter og også studier der nye bruksområder som kan gis til Raspberry Pi blir oppdaget, for eksempel den vi presenterer nedenfor.
Som et system for oppdagelse av skadelig programvare
Et team av forskere fra Research Institute for Computer Science and Random Systems (IRISA) i Frankrike, bestående av Annelie Heuser, Matthieu Mastio, Duy-Phuc Pham og Damien Marion har klart å lage et nytt virusdeteksjonssystem uten behov for ekstra programvare.
I motsetning til andre programvareavhengige virusdeteksjonssystemer, bruker IRISAs nye system et oscilloskop (Picoscope 6407) og en H-Field-sonde i tillegg til en Raspberry Pi 2B for å skanne enheter for elektromagnetiske (EM) bølger. spesifikk".
gjennom elektromagnetiske bølger
IRISA, som det har kalt det nye systemet, "er basert på et eksternt oscilloskop og en H-Field-sonde for å skanne enheter som leter etter spesifikke bølger som indikerer tilstedeværelsen av skadelig programvare på en berørt enhet." Det har imidlertid forskerteamet også klart innhente nøyaktig informasjon om typen identitet til skadelig programvare som et resultat av slike skanninger.
Ved å ikke bruke tilleggsprogramvare er mange av teknikkene som brukes av nettkriminelle og hackere fullstendig ineffektive og blir lett oppdaget og analysert av systemet. Selv om Raspberry Pi som ble brukt i dette prosjektet ble testet med sikre og ondsinnede datasett, brukte forskerne også Convolution Neural Networks (CNN) å vurdere dataene for trusler.
IRISA-systemet for oppdagelse av skadelig programvare hadde en effektivitet på opptil 99.82 % i de utførte testene. Imidlertid er dette virusdeteksjonssystemet langt fra å være kommersielt implementert, men det kan gjøre ting veldig vanskelig for skadevareskapere, siden de nå må finne en måte å skjule ondsinnet kode fra elektromagnetiske bølgeskannere.
