Abstract-Learning-baserade klassificeringar används i allt högre grad för att upptäcka olika former av skadliga data. Men om de är utplacerade online, en angripare kan försöka undvika dem genom att manipulera data. Exempel på sådana attacker har tidigare studerats under antagandet att en angripare har full kunskap om den utplacerade klassificeringen. I praktiken finns det sällan sådana antaganden, särskilt när det gäller system som används online. En betydande mängd information om ett utplacerat klassificeringssystem kan erhållas från olika källor. I detta dokument undersöker vi experimentellt effektiviteten av klassificeringsfusk med hjälp av ett verkligt, utplacerat system, PDFRAT, som ett testfall. Vi utvecklar en taxonomi för praktiska skatteflyktsstrategier och anpassar kända skatteflyktsalgoritmer för att implementera specifika scenarier i vår taxonomi. Våra experimentella resultat avslöjar en betydande minskning av PDFRATEs klassificeringspoäng och detektionsnoggrannhet efter att den exponerats även för enkla attacker. Vi studerar ytterligare möjliga försvarsmekanismer mot klassificeringsfusk. Våra experiment visar att den ursprungliga tekniken som föreslås för PDFRATE bara är effektiv om den utförda attacken exakt matchar den förväntade. I diskussionen om resultaten av vår studie analyserar vi några potentiella tekniker för att öka robustheten i inlärningsbaserade system mot kontradiktorisk manipulation av data.
I REF, ett online-lärande-baserat system för upptäckt av PDF malware, PDF Rate, användes som ett fall för att undersöka effektiviteten av skatteflykt attacker.
Practical Evasion of a Learning-Based Classifier: A Case Study
{'venue': '2014 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'journal': '2014 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}