Vi föreslår monoton klassificering med urval av monotona funktioner som ett försvar mot undandragande attacker på klassificering för malware upptäckt. Den monotona egenskapen hos vår klassifierare säkerställer att en motståndare inte kommer att kunna undvika klassifieraren genom att lägga till fler funktioner. Vi tränar och testar vår classifier på över en miljon körbara som samlats in från VirusTotal. Vår säkra klassificerare har 62% tidsdetektionshastighet på 1% falskt positiv. I jämförelse med en regelbunden klassificering med obegränsade funktioner, den säkra malware klassificerare resulterar i en minskning av cirka 13% i detektionsfrekvens. Eftersom denna försämring i prestanda är ett resultat av att använda en klassificering som inte kan undvikas, tolkar vi denna prestanda hit som kostnaden för säkerhet vid klassificering av malware.
Monoton klassificering REF säkerställer att en motståndare inte kommer att kunna undvika klassificeringen genom att lägga till fler funktioner.
Adversarially Robust Malware Detection Using Monotonic Classification
{'venue': "IWSPA '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}