Olika klassificeringar baserade på maskininlärningstekniker har i stor utsträckning använts i säkerhetstillämpningar. Under tiden blev de också ett angreppsmål för motståndare. Många befintliga studier har ägnat stor uppmärksamhet åt skatteflyktsattackerna på nätet och diskuterat defensiva metoder. Säkerheten hos de klassificeringar som används i klientmiljön har dock inte fått den uppmärksamhet den förtjänar. Tidigare studier inriktades dessutom endast på de experimentella klassificeringar som utvecklats endast för forskningsändamål. Säkerheten för allmänt använda kommersiella klassificeringar är fortfarande oklar. I det här dokumentet använder vi Googles phishing pages filter (GPPF), en klassificerare som används i Chrome webbläsare som äger över en miljard användare, som ett fall för att undersöka säkerhetsutmaningar för klient-side klassificerare. Vi presenterar en ny attack metodik som riktar sig mot klient-side klassificerare, kallas klassificerare sprickbildning. Med metoden lyckades vi knäcka klassificeringsmodellen för GPPF och extraherade tillräcklig kunskap kan utnyttjas för skatteflykt attacker, inklusive klassificeringsalgoritm, scoring regler och funktioner, etc. Viktigast av allt är att vi helt ändrade 84,8 procents poängsättningsregler, som täcker de flesta av de högviktade reglerna. Baserat på den spruckna informationen utförde vi två typer av undandragande attacker till GPPF, med 100 riktiga phishing sidor för utvärderingsändamål. Experimenten visar att alla phishing sidor (100%) kan lätt manipuleras för att kringgå upptäckten av GPPF. Vår studie visar att de befintliga client-side klassificerare är mycket sårbara för klassificerare sprickbildning attacker. • Säkerhet och skydd av integriteten och säkerheten • Säkerhet och integritet och skydd av personuppgifter • Sociala och professionella ämnen och ämnen för programvara för omvänd ingenjörskonst • Computing methodhodologies och maskininlärning. Säkerhet
Liang m.fl. REF visade att de som klassificerar sig på klientsidan också är sårbara för undanflyktsattacker.
Cracking Classifiers for Evasion: A Case Study on the Google's Phishing Pages Filter
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}