Utanför de högt offentliggjorda segrarna i Go-spelet har det funnits många framgångsrika tillämpningar av djupt lärande i de olika delarna av informationssökning, datorseende och taligenkänning. Inom cybersäkerhet har ett ökande antal företag börjat utforska användningen av djupinlärning (DL) i en mängd olika säkerhetsuppgifter med malware upptäckt bland de mer populära. ese företag hävdar att djupa neurala nätverk (DNN) kan bidra till att vända tidvattnet i kriget mot malware infektion. DNN är dock sårbara för kontradiktoriska prover, en brist som plågar de flesta, om inte alla, statistiska och maskininlärningsmodeller. Den senaste forskningen har visat att de med skadliga avsikter lätt kan kringgå djupt lärande-drivna malware upptäckt genom att utnyttja denna svaghet. För att ta itu med detta problem, tidigare arbete utvecklat försvarsmekanismer som bygger på att öka utbildningsdata eller förbättra modell komplexitet. Men, en analys av DNN känslighet för kontradiktoriska prover, vi upptäcker att de nuvarande försvarsmekanismerna är begränsade och, ännu viktigare, inte kan ge teoretiska garantier för robusthet mot kontradiktoriska provbaserade acks. Som sådan, föreslår vi en ny motståndare resistenta teknik som hindrar en ackrar från att bygga effektfulla motstridiga prover genom att slumpmässigt upphäva funktioner i datavektorer. Vår föreslagna teknik utvärderas på en verklig värld dataset med 14,679 malware varianter och 17,399 godartade program. Teoretiskt validerar vi vår tekniks robusthet, och empiriskt visar vi att vår teknik avsevärt ökar DNN:s robusthet till kontradiktoriska prov samtidigt som den bibehåller hög noggrannhet i classikatjon. För att visa den allmänna tillämpligheten av vår föreslagna metod, genomför vi också experiment med hjälp av MNIST och CIFAR-10 dataset, som ofta används i bildigenkänning forskning. Referensformat för ACM:
Wang m.fl. föreslog en robust DL-teknik med slumpmässigt ogiltiga funktioner för malware upptäckt för att motstå kontradiktoriska exempel REF.
Adversary Resistant Deep Neural Networks with an Application to Malware Detection
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}