Maskininlärning har använts för att upptäcka nya malware under de senaste åren, medan malware författare har stark motivation att attackera sådana algoritmer.Malware författare har vanligtvis ingen tillgång till de detaljerade strukturer och parametrar för maskininlärning modeller som används av malware detektionssystem, och därför kan de bara utföra Black-box attacker. Detta dokument föreslår en generativ kontrarioral nätverk (GAN) baserad algoritm som heter MalGAN för att generera kontrariska malware exempel, som kan kringgå Black-box maskin lärande baserade detektionsmodeller. MalGAN använder en alternativ detektor för att passa Black-box malware detektionssystem. Ett generativt nätverk utbildas för att minimera de genererade kontradiktoriska exemplens skadliga sannolikheter som förutses av ersättningsdetektorn. Den överlägsenhet MalGAN över traditionella gradient baserade kontrariska exempel generation algoritmer är att MalGAN kan minska detektionshastigheten till nästan noll och göra den omskolning baserade defensiva metoden mot kontradiktoriska exempel svårt att arbeta.
Hu m.fl. REF föreslog en generativ kontrarioral nätverk (GAN) baserad black-box attack på malware exempel men utbildning en GAN på malware exempel är svårt och beräkningsmässigt uttömmande.
Generating Adversarial Malware Examples for Black-Box Attacks Based on GAN
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}