論文の概要: Omni: Automated Ensemble with Unexpected Models against Adversarial Evasion Attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12720v2
• Date: Tue, 12 Oct 2021 18:04:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-22 03:23:35.149021
• Title: Omni: Automated Ensemble with Unexpected Models against Adversarial Evasion Attack
• Title（参考訳）: Omni: 敵の侵入攻撃に対する予期せぬモデルによる自動アンサンブル
• Authors: Rui Shu, Tianpei Xia, Laurie Williams, Tim Menzies
• Abstract要約: 機械学習に基づくセキュリティ検出モデルは、敵の回避攻撃の影響を受けやすい。 我々はオムニ(Omni)と呼ばれる手法を提案し、「予期せぬモデル」のアンサンブルを作成する方法を探る。 5種類の敵対的回避攻撃による研究において,オムニは防衛戦略として有望なアプローチであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.0689225703137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Machine learning-based security detection models have become prevalent in modern malware and intrusion detection systems. However, previous studies show that such models are susceptible to adversarial evasion attacks. In this type of attack, inputs (i.e., adversarial examples) are specially crafted by intelligent malicious adversaries, with the aim of being misclassified by existing state-of-the-art models (e.g., deep neural networks). Once the attackers can fool a classifier to think that a malicious input is actually benign, they can render a machine learning-based malware or intrusion detection system ineffective. Goal: To help security practitioners and researchers build a more robust model against non-adaptive, white-box, and non-targeted adversarial evasion attacks through the idea of an ensemble model. Method: We propose an approach called Omni, the main idea of which is to explore methods that create an ensemble of "unexpected models"; i.e., models whose control hyperparameters have a large distance to the hyperparameters of an adversary's target model, with which we then make an optimized weighted ensemble prediction. Result: In studies with five types of adversarial evasion attacks (FGSM, BIM, JSMA, DeepFooland Carlini-Wagner) on five security datasets (NSL-KDD, CIC-IDS-2017, CSE-CIC-IDS2018, CICAnd-Mal2017, and the Contagio PDF dataset), we show Omni is a promising approach as a defense strategy against adversarial attacks when compared with other baseline treatments. Conclusion: When employing ensemble defense against adversarial evasion attacks, we suggest creating an ensemble with unexpected models that are distant from the attacker's expected model (i.e., target model) through methods such as hyperparameter optimization.
• Abstract（参考訳）: 背景: 機械学習ベースのセキュリティ検出モデルは、現代のマルウェアや侵入検知システムで普及している。 しかし、以前の研究では、そのようなモデルは敵対的回避攻撃の影響を受けやすいことが示されている。 このタイプの攻撃では、入力(すなわち敵の例)は、既存の最先端モデル(ディープニューラルネットワークなど)によって誤って分類されることを目的として、知的悪意のある敵によって特別に作成される。 攻撃者が分類器を騙して悪意のある入力が実際に良質であると考えると、機械学習ベースのマルウェアや侵入検知システムが無効になる。 目標: セキュリティ実践者や研究者がアンサンブルモデルの概念を通じて、非適応的、ホワイトボックス、非標的の敵の回避攻撃に対してより堅牢なモデルを構築するのを助けること。 方法:オムニと呼ばれる手法を提案し,その主な考え方は「未予測モデル」のアンサンブルを生成する手法を探索することである。すなわち,制御ハイパーパラメータが敵のターゲットモデルのハイパーパラメータと大きな距離を持つモデルであり,最適化された重み付けアンサンブル予測を行う。 結果: セキュリティデータセット(NSL-KDD, CIC-IDS-2017, CSE-CIC-IDS2018, CICAnd-Mal2017, Contagio PDFデータセット)の5種類の逆回避攻撃(FGSM, BIM, JSMA, DeepFooland Carlini-Wagner)を用いた研究において, Omniは他のベースライン治療と比較して、敵攻撃に対する防衛戦略として有望なアプローチであることが示された。 結論: 敵の回避攻撃に対するアンサンブル防御を用いる場合, ハイパーパラメータ最適化などの手法を用いて, 攻撃者の予測モデル(標的モデル)から離れた予期せぬモデルでアンサンブルを作成することを提案する。

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