Obfuscation är en mekanism som används för att förhindra omvänd konstruktion av program. För att klara av det stora antalet obfuscated program, särskilt malware, omvänd ingenjörer automatisera processen för deobfuscation d.v.s. extraherar information från obfuskerade program. Deobfuscation tekniker mål specifika obfuscation transformationer, vilket kräver omvända ingenjörer för att manuellt identifiera de omvandlingar som används av ett program, i vad som kallas metadata återhämtning attack. I detta papper presenterar vi Oidipus, ett Python ramverk som använder maskininlärning klassificerare viz., beslut träd och naiva Bayes, för att automatisera metadata återhämtning attacker mot obfuscated program. Vi utvärderade Oidipus prestanda med hjälp av två datauppsättningar totalt 1960 oobfuscated C-program, som användes för att generera 11.075 program obfuscated med hjälp av 30 konfigurationer av 6 olika obfuscation transformationer. Våra resultat visar empiriskt på möjligheten att använda maskininlärning för att genomföra metadataåterställningsattacker med klassificeringsnoggrannheter på 100% i vissa fall.
Salem m.fl. REF introducerar användning av maskininlärningsteknik för att utvärdera stealthen av obfuscation transformationer under hela deras detektion (kallas metadata återvinning attack).
Metadata recovery from obfuscated programs using machine learning
{'venue': "SSPREW '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}