論文の概要: Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09470v2
• Date: Tue, 30 Nov 2021 10:18:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 23:08:57.499942
• Title: Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security
• Title（参考訳）: コンピュータセキュリティにおける機械学習のdosとdon'ts
• Authors: Daniel Arp, Erwin Quiring, Feargus Pendlebury, Alexander Warnecke, Fabio Pierazzi, Christian Wressnegger, Lorenzo Cavallaro, Konrad Rieck
• Abstract要約: 大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。 我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。 我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.1816306998445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the growing processing power of computing systems and the increasing availability of massive datasets, machine learning algorithms have led to major breakthroughs in many different areas. This development has influenced computer security, spawning a series of work on learning-based security systems, such as for malware detection, vulnerability discovery, and binary code analysis. Despite great potential, machine learning in security is prone to subtle pitfalls that undermine its performance and render learning-based systems potentially unsuitable for security tasks and practical deployment. In this paper, we look at this problem with critical eyes. First, we identify common pitfalls in the design, implementation, and evaluation of learning-based security systems. We conduct a study of 30 papers from top-tier security conferences within the past 10 years, confirming that these pitfalls are widespread in the current security literature. In an empirical analysis, we further demonstrate how individual pitfalls can lead to unrealistic performance and interpretations, obstructing the understanding of the security problem at hand. As a remedy, we propose actionable recommendations to support researchers in avoiding or mitigating the pitfalls where possible. Furthermore, we identify open problems when applying machine learning in security and provide directions for further research.
• Abstract（参考訳）: コンピューティングシステムの処理能力の増大と大量のデータセットの可用性の向上により、機械学習アルゴリズムは多くの分野で大きなブレークスルーをもたらしている。 この開発はコンピュータセキュリティに影響を与え、マルウェアの検出、脆弱性発見、バイナリコード解析など、学習ベースのセキュリティシステムに関する一連の研究を生み出した。 大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴があり、セキュリティタスクや実践的なデプロイメントには適さない学習ベースのシステムをレンダリングする。 本稿では、この問題を批判的な目で考察する。 まず,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価に共通する落とし穴を明らかにする。 我々は過去10年間に上位レベルのセキュリティ会議から30の論文を調査し、これらの落とし穴が現在のセキュリティ文献に広まっていることを確認した。 実証分析では、個々の落とし穴が非現実的なパフォーマンスや解釈にどのように結びつくかを示し、目の前のセキュリティ問題の理解を妨げる。 本稿では,この落とし穴を回避・緩和する上で,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。 さらに,機械学習をセキュリティに適用する場合のオープンな問題を特定し,さらなる研究の方向性を示す。

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