Maskininlärning har redan utnyttjats som ett användbart verktyg för att upptäcka skadliga körbara filer. Data hämtas från malware prover, såsom rubrikfält, instruktionssekvenser, eller till och med rå bytes, utnyttjas för att lära sig modeller som diskriminerar mellan godartade och skadliga program. Det har dock också visat sig att maskininlärning och djupa neurala nätverk kan luras av undanflyktsattacker (även kallade kontradiktoriska exempel), dvs små förändringar av ingångsdata som orsakar felklassificering vid testtillfället. I detta arbete undersöker vi sårbarheten av malware detektionsmetoder som använder djupa nätverk för att lära sig av råa bytes. Vi föreslår en gradientbaserad attack som är kapabel att undvika ett nyligen föreslagna djupt nätverk som passar för detta ändamål genom att bara ändra några specifika byte i slutet av varje malware prov, samtidigt som dess påträngande funktionalitet. Lovande resultat visar att våra motstående malware binärer undvika målnätverket med hög sannolikhet, även om mindre än 1% av deras byte ändras.
Vidare, Kolosnjaji et al. REF undersökte sårbarheten för malware detektionsmetoder som använder djupa nätverk för att lära sig från rad bytes och föreslog en gradient-baserad attack som kunde undvika upptäckt genom att ändra några byte i slutet av varje malware fil.
Adversarial Malware Binaries: Evading Deep Learning for Malware Detection in Executables
{'venue': '2018 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'journal': '2018 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}