Nya undersökningar har visat att maskininlärning baserade malware detektionsalgoritmer är mycket sårbara under attacker av kontradiktoriska exempel. Dessa verk fokuserar främst på detektionsalgoritmer som använder funktioner med fast dimension, medan vissa forskare har börjat använda återkommande neurala nätverk (RNN) för att upptäcka malware baserat på sekventiella API-funktioner. Detta dokument föreslår en ny algoritm för att generera sekventiella kontradiktoriska exempel, som används för att attackera en RNN-baserad malware detektionssystem. Det är oftast svårt för illvilliga angripare att veta exakt strukturer och vikter av offret RNN. En ersättare för RNN är utbildad för att närma offret till RNN. Sedan föreslår vi en generativ RNN för att producera sekventiella kontradiktoriska exempel från de ursprungliga sekventiella malware ingångar. Experimentella resultat visade att RNN-baserade malware detektionsalgoritmer misslyckas med att upptäcka de flesta av de genererade skadliga kontrarimala exempel, vilket innebär att den föreslagna modellen kan effektivt kringgå detektionsalgoritmer.
Hu m.fl. REF arbetar också på RNN-baserad malware upptäckt.
Black-Box Attacks against RNN based Malware Detection Algorithms
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}