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Questão de Segurança da Informação — Malware — FCC 2026

Segurança da InformaçãoMalware
Código
fc077573
Banca
FCC
Órgão
SEFAZ-SP
Ano
2026
Nível
Superior
Cargo
Auditor Fiscal da Receita Estadual - AFRE - Tecnologia da Informação e Comunicação - Conhecimentos Especificos (P3)
Uma Secretaria da Fazenda esta implementando um Sistema de Detecção e Resposta de Endpoint (EDR) de Ultima geração que utiliza modelos de Inteligência Artificial (IA) para identificar ameaças. Durante uma reunião técnica, surgiu a discussões sobre como esses modelos são desenvolvidos e aplicados na proteção contra malware desconhecido. Nesse contexto, um dos especialistas em segurança afirmou que os modelos de IA
  1. Autilizam bancos de dados de assinaturas hash (MD5, SHA-256) de malwares conhecidos, e a eficácia depende da velocidade com que novas assinaturas são adicionadas pelo fabricante após a descoberta de uma ameaça.
  2. Bfuncionam como mecanismos de whitelisting aplicativo estrito, em que apenas processos e arquivos previamente aprovados e catalogados em uma lista branca central podem ser executados, bloqueando qualquer comportamento novo ou não catalogado por padrão.
  3. Catuam principalmente como um sistema de correlação de logs avançados, agregando eventos de diferentes fontes (SIEM, firewall, IDS) e aplicando regras do tipo if-then-else predefinidas por analistas para gerar alertas.
  4. Dsão treinados com grandes conjuntos de dados para aprender padrões intrínsecos e, após implantados, podem identificar ameaças do tipo zero-day ao detectar desvios significativos desses padrões aprendidos ou similaridades comportamentais.
  5. Esão inerentes ao hardware especializado (como GPUs) em que elas são executadas, sendo que a troca do endpoint por um modelo com CPU menos potente invalidaria completamente a proteção, independentemente da qualidade do modelo treinado.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoD — são treinados com grandes conjuntos de dados para aprender padrões intrínsecos e, após implantados, podem identificar ameaças do tipo zero-day ao detectar desvios significativos desses padrões aprendidos ou similaridades comportamentais.

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