Forschung / ThreatBytes
Super Intelligence für neuartige Malware-Forschung.
Agentic SI, neuronale Netze, Verhaltensanalyse und kognitives Reasoning zur Erkennung zuvor unbekannter Malware.
- Rolle
- Gründer & Principal Researcher
- Status
- VECTOR SI v1 in Entwicklung
- Zugehörigkeit
- Noch zu bestätigen
Die Wissenslücke
Malware passt sich heute an, mutiert und umgeht klassische Abwehr durch Polymorphie, Verschleierung und autonome Verbreitung. Die meisten Abwehrsysteme bleiben reaktiv: Sie erkennen bösartige Aktivität über Regeln, Signaturen oder Verhaltensindikatoren erst nach der Kompromittierung.
Maschinelles Lernen hat die Klassifikation von Malware verbessert, doch die meisten Ansätze sind retrospektiv. Sie analysieren Software nach der Ausführung, statt aus unvollständigen Signalen neue Malware vorherzusehen.
Die Lücke ist nicht nur Erkennung, sondern autonome Systeme, die aus historischen, simulierten und eingereichten Proben künftiges Verhalten ableiten. ThreatBytes entwickelt dafür ein agentisches, schlussfolgerndes Framework, das vor der Ausführung ansetzt.
Vier Phasen
Phase 1
Daten
Historischer Korpus mit über 110 Mio. eindeutigen Proben plus kontrollierte Community-Einreichungen. Verhaltens-, Zeit-, Struktur- und Signaturmerkmale; synthetische Daten aus Sandbox-Ausführung.
Phase 2
Modelldesign
Hybride agentische SI: Deep Learning, Reinforcement Learning, kognitive und schlussfolgernde Schichten, Anomalieerkennung. Kontinuierliches Lernen mit Fokus auf Vorhersage vor der Ausführung.
Phase 3
Proaktive Verteidigung
Integration in die ThreatBytes-Plattform für Ingestion und schlussfolgernde Entscheidungen. Agentische Gegenmaßnahmen wie Sandbox-Eindämmung und Endpunkt-Isolation, in Containern betrieben.
Phase 4
Evaluation
Kontrollierte Ausführung, Cyber-Range- und Red-Team-Tests. Vergleich mit reaktiven IDS/IPS (z. B. Snort, Suricata) und erklärbare SI-Analyse.
VECTOR SI v1 · In Entwicklung
Versatile Engine for Cognitive Threat Observation & Response.
Basis-Klassifikatoren für statische und Verhaltensmerkmale des historischen Korpus; nur reaktive Bewertung.
Quelle: threatbytes.dev. Die geplante Aufnahme erreicht 100 Mio. Proben in gleichen jährlichen Schritten von 2027 bis 2032, unter Quarantäne- und Ethik-Governance.
Offene Artefakte, sofort nutzbar.
Template · Lizenz MIT · v1.0
Malware Analysis Report Template
Ein standardisiertes Berichtsformat mit JSON Schema und Markdown-Vorlage, abgebildet auf MITRE ATT&CK.
YARA · Lizenz MIT · v1.0
YARA Rule Starter Kit
Getestete, dokumentierte YARA-Regeln mit sicheren Test-Fixtures und CI, die jede Regel bei jedem Push prüft.