Abstrakt. Försvara en server mot internetmaskar och försvara en användares e-post inkorg mot spam har vissa likheter. I båda fallen kommer en ström av prover, och en klassificering måste automatiskt avgöra om varje prov faller in i en skadlig målklass (t.ex. mask nätverk trafik, eller spam e-post). En elev genererar vanligtvis en klassificering automatiskt genom att analysera två märkta träningspooler: en av ofarliga prover, och en av prover som faller i den skadliga målklassen. Lärande tekniker har tidigare funnit framgång i miljöer där innehållet i de märkta prover som används i utbildning är antingen slumpmässigt, eller till och med konstruerat av en hjälpsam lärare, som syftar till att påskynda inlärningen av en korrekt klassificering. När det gäller att lära sig klassificera maskar och skräppost kontrollerar dock en motståndare innehållet i de märkta proverna i stor utsträckning. I den här artikeln beskriver vi praktiska angrepp mot inlärning, där en motståndare konstruerar märkta prover som, när de används för att utbilda en elev, förhindrar eller kraftigt försenar generation av en korrekt klassificering. Vi visar att även en vilseledande motståndare, vars prover alla är korrekt märkta, kan hindra inlärning. Vi simulerar och implementerar mycket effektiva fall av dessa attacker mot Polygraph [15] automatiska polymorfiska masksignaturalgoritmer.
Newsome et al REF utformade praktiska attacker mot lärande och använde dem på automatiska polymorfiska masksignaturalgoritmer effektivt.
Paragraph: Thwarting Signature Learning by Training Maliciously
{'venue': 'RAID', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}