論文の概要: SIGL: Securing Software Installations Through Deep Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11533v2
• Date: Tue, 22 Jun 2021 23:29:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 22:22:36.334817
• Title: SIGL: Securing Software Installations Through Deep Graph Learning
• Title（参考訳）: sigl: ディープグラフ学習によるソフトウェアインストールの確保
• Authors: Xueyuan Han, Xiao Yu, Thomas Pasquier, Ding Li, Junghwan Rhee, James Mickens, Margo Seltzer, Haifeng Chen
• Abstract要約: 最近のサプライチェーン攻撃は、インストール時にアプリケーションの整合性を保証する必要があることを示している。 ソフトウェアインストール中の悪意のある振る舞いを検出する新しいツールであるSIGLを紹介する。 SIGLの検出精度は96%であり,産業や学界の類似システムよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.178164770390712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many users implicitly assume that software can only be exploited after it is installed. However, recent supply-chain attacks demonstrate that application integrity must be ensured during installation itself. We introduce SIGL, a new tool for detecting malicious behavior during software installation. SIGL collects traces of system call activity, building a data provenance graph that it analyzes using a novel autoencoder architecture with a graph long short-term memory network (graph LSTM) for the encoder and a standard multilayer perceptron for the decoder. SIGL flags suspicious installations as well as the specific installation-time processes that are likely to be malicious. Using a test corpus of 625 malicious installers containing real-world malware, we demonstrate that SIGL has a detection accuracy of 96%, outperforming similar systems from industry and academia by up to 87% in precision and recall and 45% in accuracy. We also demonstrate that SIGL can pinpoint the processes most likely to have triggered malicious behavior, works on different audit platforms and operating systems, and is robust to training data contamination and adversarial attack. It can be used with application-specific models, even in the presence of new software versions, as well as application-agnostic meta-models that encompass a wide range of applications and installers.
• Abstract（参考訳）: 多くのユーザーは、ソフトウェアはインストール後にのみ悪用できると暗黙的に仮定している。 しかし、最近のサプライチェーン攻撃は、インストール時にアプリケーションの完全性を保証する必要があることを示している。 ソフトウェアインストール時に悪意のある行動を検出する新しいツールであるsiglを紹介する。 SIGLは、システムコールアクティビティのトレースを収集し、新しいオートエンコーダアーキテクチャを用いて分析するデータプロファイランスグラフを構築し、エンコーダ用のグラフ長短メモリネットワーク(グラフLSTM)とデコーダ用の標準多層パーセプトロンを使用する。 SIGLは不審なインストールと、悪意のある可能性のある特定のインストール時間プロセスにフラグを付ける。 実世界のマルウェアを含む625の悪意のあるインストーラのテストコーパスを用いて、SIGLは検出精度が96%であり、業界や学界の類似システムよりも最大87%、リコール精度が45%高いことを実証した。 また、SIGLは悪意のある行動を引き起こした可能性が最も高いプロセスを特定でき、異なる監査プラットフォームやオペレーティングシステム上で動作し、データ汚染や敵攻撃の訓練に堅牢であることを示す。 新しいソフトウェアバージョンが存在する場合でも、アプリケーション固有のモデルや、幅広いアプリケーションやインストーラを含むアプリケーションに依存しないメタモデルで使用することができる。

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