Abstract-Att hantera den ökande variabiliteten och förfining av moderna attacker, maskininlärning har allmänt antagits som ett statistiskt-ljud verktyg för malware upptäckt. Men dess säkerhet mot välgjorda attacker har inte bara nyligen ifrågasatts, men det har visat sig att maskininlärning uppvisar inneboende sårbarheter som kan utnyttjas för att undvika upptäckt vid testtillfället. Med andra ord kan maskininlärning vara den svagaste länken i ett säkerhetssystem. I detta dokument förlitar vi oss på en tidigare föreslagen attackram för att kategorisera potentiella attackscenarier mot lärande-baserade malware detektionsverktyg, genom att modellera angripare med olika kompetens och kapacitet. Vi definierar och genomför sedan en uppsättning av motsvarande undandragande attacker för att grundligt bedöma säkerheten för Drebin, en Android malware detektor. Det viktigaste bidraget från detta arbete är förslaget om ett enkelt och skalbart paradigm för säkert lärande som minskar effekterna av skatteundandragandeattacker, samtidigt som det endast blir något svårare att upptäcka om det inte sker någon attack. Vi hävdar slutligen att vår säkra lärande strategi kan också enkelt tillämpas på andra malware upptäckt uppgifter.
Ref modellerar olika typer av attacker mot sådana detektionsmekanismer och utformar ett paradigm för lärande som mildrar dessa attacker.
Yes, Machine Learning Can Be More Secure! A Case Study on Android Malware Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}