Handtekeninggebaseerde detectie: Dit is de meest traditionele methode. Het programma houdt een database bij met bekende malware-‘handtekeningen’:unieke codefragmenten of patronen die kenmerkend zijn voor specifieke malware-voorbeelden. Als een bestand of proces overeenkomt met een bekende handtekening, wordt het als schadelijk gemarkeerd. Dit is effectief tegen bekende malware, maar nutteloos tegen nieuwe, voorheen onzichtbare bedreigingen.

Heuristische analyse (gedragsdetectie): Deze methode observeert het *gedrag* van een programma in plaats van alleen de code ervan. Verdachte activiteiten, zoals:

* Ongeautoriseerde toegang tot bestanden of systeembronnen: Proberen gevoelige bestanden te lezen, systeeminstellingen te wijzigen of zonder toestemming toegang te krijgen tot het netwerk.

* Ongebruikelijke netwerkactiviteit: Verbinding maken met bekende command-and-control-servers, grote hoeveelheden gegevens verzenden of ongebruikelijke verbindingen tot stand brengen.

* Zelfreplicatie of propagatie: Kopieën van zichzelf maken, verspreiden naar andere bestanden of systemen.

* Pogingen om beveiligingssoftware uit te schakelen: Proberen antivirusprogramma's, firewalls of andere beveiligingshulpmiddelen te stoppen.

* Geheugenmanipulatie: Het wijzigen van cruciaal systeemgeheugen op manieren die kwaadaardige bedoelingen suggereren.

* Polymorf of metamorf gedrag: Het wijzigen van de eigen code om op handtekeningen gebaseerde detectie te omzeilen.

Sandboxen: Deze techniek voert verdachte bestanden uit in een gecontroleerde, geïsoleerde omgeving (een "sandbox") om hun gedrag te observeren zonder het risico te lopen dat het hoofdsysteem wordt beschadigd. Dit maakt een grondigere analyse van potentieel kwaadaardige code mogelijk.

Machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI): Deze geavanceerde technieken analyseren enorme hoeveelheden gegevens (code, netwerkverkeer, gedrag) om patronen en afwijkingen te identificeren die wijzen op malware. ML-modellen kunnen nieuwe en evoluerende malwarebedreigingen leren herkennen die op handtekeningen gebaseerde methoden mogelijk over het hoofd zien. Ze zoeken vaak naar statistische onregelmatigheden of subtiele indicatoren die een menselijke analist over het hoofd zou kunnen zien.

Statische analyse: Het onderzoeken van de code van een programma *zonder* het daadwerkelijk uit te voeren. Hierbij wordt gezocht naar verdachte codepatronen, functieaanroepen of API-gebruik die vaak verband houden met kwaadaardige activiteiten.

Andere indicatoren:

* Codeverduistering: Hoewel code niet inherent kwaadaardig is, kan te complexe of versluierde code een alarmsignaal zijn, wat erop wijst dat er wordt geprobeerd kwaadaardige functionaliteit te verbergen.

* Verpakking/compressie: Malware wordt vaak gecomprimeerd of verpakt om het kleiner en moeilijker te analyseren te maken. Dit is op zichzelf niet kwaadaardig, maar kan wel een verdachte indicator zijn.

* Digitale handtekeningen (of het ontbreken daarvan): Legitieme software heeft vaak een digitale handtekening die de authenticiteit ervan verifieert. Het ontbreken van een handtekening kan een waarschuwingssignaal zijn.

Het is belangrijk op te merken dat de detectie van malware een voortdurende wapenwedloop is. Malware-ontwikkelaars proberen voortdurend detectie te omzeilen, wat leidt tot een voortdurende evolutie van detectietechnieken. Een uitgebreid malwaredetectieprogramma maakt doorgaans gebruik van een combinatie van deze methoden om de effectiviteit te maximaliseren.