Effectieve technieken:

* polymorfisme: Malware verandert zijn codestructuur (zoals het gebruik van verschillende variabele namen) bij elke infectie, waardoor het voor antivirusmotoren moeilijk is om te herkennen op basis van handtekeningen.

* metamorfisme: Malware herschrijft zijn code volledig om detectie te voorkomen door handtekening-gebaseerde scanners.

* Inpakken: Het comprimeren of coderen van de malwarecode om zijn ware aard te verbergen voor antivirusmotoren.

* rootkits: Malware verbergt zich diep in het besturingssysteem, waardoor het erg moeilijk is om te detecteren en te verwijderen.

* Uitbruik van kwetsbaarheden: Malware maakt gebruik van beveiligingsfouten in software of het besturingssysteem om toegang te krijgen en niet gedetecteerd uit te voeren.

* Ontduikingstechnieken: Malware maakt gebruik van trucs om gemeenschappelijke antivirusdetectiemethoden te omzeilen, zoals het injecteren van code in legitieme processen of het gebruik van filess technieken om volledig in het geheugen te worden uitgevoerd.

* Stealthy Network Communication: Malware maakt gebruik van gecodeerde kanalen of ongebruikelijke poorten om te communiceren met opdracht-en-controleservers zonder vlaggen te verhogen.

* Anti-analysetechnieken: Malware probeert te detecteren wanneer het wordt geanalyseerd in een virtuele omgeving of sandbox en wijzigt vervolgens zijn gedrag om detectie te voorkomen.

Ineffectieve techniek:

* Een andere programmeertaal gebruiken: Hoewel het gebruik van een obscure programmeertaal tijdelijk een antivirusmotor kan belemmeren, is het geen oplossing op lange termijn. Moderne antivirusmotoren zijn ontworpen om kwaadaardig gedrag te detecteren, ongeacht de gebruikte taal. Malware -auteurs kunnen worden tegengegaan door:

* Gedragsanalyse: Antivirusmotoren bewaken het gedrag van programma's, zoeken naar verdachte activiteiten zoals het wijzigen van systeembestanden, toegang tot privégegevens of communiceren met bekende kwaadaardige servers.

* Heuristische analyse: Antivirusmotoren gebruiken algoritmen voor kunstmatige intelligentie en machine learning om patronen in code te identificeren en malware te detecteren, zelfs als het nog nooit eerder is gezien.

* Sandboxing: Verdachte bestanden worden uitgevoerd in een gecontroleerde omgeving om hun gedrag te observeren zonder schade aan het werkelijke systeem te riskeren.

Conclusie:

Malware -auteurs innoveren constant, maar dat geldt ook voor antivirusontwikkelaars. Hoewel sommige technieken voor een korte tijd effectief kunnen zijn, evolueren antivirusmotoren om voorop te blijven. Een combinatie van verschillende detectiemethoden en geavanceerde analysetechnieken is de meest effectieve manier om malware te bestrijden.