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Détection basée sur les signatures est une méthode de détection de logiciels malveillants (malware) en comparant les caractéristiques d'un fichier ou d'un processus à une base de données de signatures de logiciels malveillants connues. Lorsqu'un fichier ou un processus est analysé, ses caractéristiques d'identification uniques, telles que sa taille, sa valeur de hachage ou ses modèles de code, sont comparées aux signatures de la base de données. Si une correspondance est trouvée, le fichier ou le processus est signalé comme malveillant.
La détection basée sur les signatures est une méthode relativement simple et directe de détection des logiciels malveillants, et elle peut être très efficace pour détecter les menaces de logiciels malveillants connues. Cependant, il présente plusieurs limites. Une limitation est qu'il ne peut détecter que les logiciels malveillants déjà identifiés et ajoutés à la base de données de signatures. Cela signifie que les menaces de logiciels malveillants nouvelles ou émergentes peuvent ne pas être détectées par la détection basée sur les signatures tant qu'elles n'ont pas été ajoutées à la base de données.
Une autre limite de la détection basée sur les signatures est qu'elle peut être contournée par des logiciels malveillants conçus pour modifier ou masquer ses propres caractéristiques. Cela peut être fait en utilisant le cryptage, le polymorphisme ou d’autres techniques pour que le logiciel malveillant apparaisse différent de sa forme originale.
Malgré ses limites, la détection basée sur les signatures reste une méthode de détection de logiciels malveillants largement utilisée car elle est simple à mettre en œuvre et peut être très efficace pour détecter les menaces de logiciels malveillants connues. De plus, la détection basée sur les signatures peut être combinée avec d'autres techniques de détection de logiciels malveillants, telles que l'analyse heuristique et la détection basée sur le comportement, pour créer une solution de protection contre les logiciels malveillants plus complète et plus efficace.
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