Detta papper presenterar HeNet, en hierarkisk ensemble neurala nätverk, tillämpas för att klassificera hårdvarugenererade kontroll flöde spår för malware upptäckt. Djupinlärning-baserad malware upptäckt har hittills fokuserat på att analysera körbara filer och runtime API samtal. Statisk kodanalys närmar sig möta utmaningar på grund av obfuscated kod och kontrarimala perturbationer. Beteendedata som samlas in under utförandet är svårare att fördunkla men den senaste forskningen har visat framgångsrika attacker mot API call-baserade malware klassificerare. Vi undersöker kontrollflödesbaserad karakterisering av ett program exekvering för att bygga robust djupinlärning malware klassificerare. HeNet består av en beteendemodell på låg nivå och en ensemblemodell på hög nivå. Lågnivåmodellen är en per-application beteendemodell, tränad genom överföring lärande på en tidsserie av bilder som genereras från kontrollflöde spår av en körning. Vi använder Intel R Processor Trace-aktiverad processor för spårning av låga toppvärden och designar en lätt bildkonvertering och segmentering av styrflödet. Den toppnivå ensemblemodellen aggregerar beteendeklassificeringen av alla spårsegment och upptäcker en attack. Användningen av hårdvara spår lägger till portabilitet till vårt system och användningen av djupt lärande eliminerar den manuella ansträngningen av funktionsteknik. Vi utvärderar HeNet mot verkliga exploateringar av PDF-läsare. HeNet uppnår 100% noggrannhet och 0% falskt positivt på testset, och högre klassificeringsnoggrannhet jämfört med klassiska maskininlärningsalgoritmer. 2018 IEEE symposium om säkerhet och integritet workshops
I REF föreslog författarna en hierarkisk ensemble neurala nätverk på Intel R Processor Trace för effektiv utnyttjande upptäckt.
HeNet: A Deep Learning Approach on Intel® Processor Trace for Effective Exploit Detection