Studenti individuano malware nascosti su Android con l’AI | Applicazioni intelligenza artificiale in medicina | Intelligenza artificiale generativa esempi | Llm nlp | Turtles AI

Ricercatrici della Florida Polytechnic University hanno sviluppato un modello AI capace di riconoscere trojan di accesso remoto (RAT) su Android con precisione del 99%. La tecnica – presentata alla conferenza IEEE/ACIS – promette strumenti mobili per identificare malware nascosti.

Punti chiave:

• Focus specifico su RAT, malware Android stealth difficili da individuare.
• Modelli di machine learning addestrati su campioni mirati.
• Percentuale di rilevamento vicino al 99 %.
• Prossimo sviluppo: app mobile e ampliamento per diverse famiglie di malware.

Un team guidato dalla neolaureata Nesreen Dalhy (B.S. ’23, M.S. ’25), sotto la supervisione del dott. Karim Elish, ha impiegato l’AI per affrontare una delle più insidiose minacce informatiche: i remote access trojans su dispositivi Android. Sfruttando una strategia che includeva l’analisi di archivi di threat intelligence, il gruppo ha costruito modelli in grado di cogliere dettagli comportamentali tipici dei RAT e di distinguere micro-campioni SERP tra esempi benigni e maligni, cosa che i metodi convenzionali spesso non riescono a fare. Il risultato è un sistema con una precisione di rilevamento che si avvicina al 99 %, una cifra significativa che mette in evidenza l’efficacia dell’approccio specialistico rispetto a soluzioni di rilevamento generico.

Dalhy ha evidenziato come i RAT – rappresentando oltre l’80 % dei dispositivi mobili – possano operare silenziosamente in background, sfruttando permessi nascosti per compiere azioni invasive come chiamate, registrazioni audio/video o exfiltrazione dati. Elish, docente esperto di sicurezza Android, ha specificato che sono stati creati tre modelli distinti capaci di identificare “quasi tutti” i RAT con la massima efficacia.

La ricerca è stata formalmente presentata durante la conferenza internazionale IEEE/ACIS sulle applicazioni di ingegneria del software e cybersecurity, tenutasi negli ultimi giorni di maggio. Prossimamente i ricercatori intendono trasformare il prototipo in un’applicazione mobile concreta e ampliare l’algoritmo per coprire ulteriori famiglie di malware, innalzando così la portata pratica dell’iniziativa.

L’innovazione riflette l’impatto reale della ricerca guidata da studenti in campo tecnologico e sicurezza, proponendo soluzioni avanzate per la difesa quotidiana di milioni di utenti Android.

Questa tecnologia rappresenta un passo significativo verso una protezione più mirata e dinamica contro malware sofisticati.