論文の概要: Robust Android Malware Detection System against Adversarial Attacks using Q-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12031v1
• Date: Wed, 27 Jan 2021 16:45:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-01 19:19:22.317913
• Title: Robust Android Malware Detection System against Adversarial Attacks using Q-Learning
• Title（参考訳）: Q-Learning を用いた敵攻撃に対するロバストAndroidマルウェア検出システム
• Authors: Hemant Rathore and Sanjay K. Sahay and Piyush Nikam and Mohit Sewak
• Abstract要約: 現在最先端のAndroidマルウェア検出システムは、機械学習とディープラーニングモデルに基づいている。 機械学習とディープニューラルネットワークに基づく8つのAndroidマルウェア検出モデルを開発し、敵攻撃に対するロバスト性を検討した。 我々はReinforcement Learningを使って新しいマルウェアの変種を作成し、既存のAndroidマルウェア検出モデルによって誤分類される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.179313476241343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The current state-of-the-art Android malware detection systems are based on machine learning and deep learning models. Despite having superior performance, these models are susceptible to adversarial attacks. Therefore in this paper, we developed eight Android malware detection models based on machine learning and deep neural network and investigated their robustness against adversarial attacks. For this purpose, we created new variants of malware using Reinforcement Learning, which will be misclassified as benign by the existing Android malware detection models. We propose two novel attack strategies, namely single policy attack and multiple policy attack using reinforcement learning for white-box and grey-box scenario respectively. Putting ourselves in the adversary's shoes, we designed adversarial attacks on the detection models with the goal of maximizing fooling rate, while making minimum modifications to the Android application and ensuring that the app's functionality and behavior do not change. We achieved an average fooling rate of 44.21% and 53.20% across all the eight detection models with a maximum of five modifications using a single policy attack and multiple policy attack, respectively. The highest fooling rate of 86.09% with five changes was attained against the decision tree-based model using the multiple policy approach. Finally, we propose an adversarial defense strategy that reduces the average fooling rate by threefold to 15.22% against a single policy attack, thereby increasing the robustness of the detection models i.e. the proposed model can effectively detect variants (metamorphic) of malware. The experimental analysis shows that our proposed Android malware detection system using reinforcement learning is more robust against adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: 現在のandroidマルウェア検出システムは、機械学習とディープラーニングモデルに基づいている。 優れた性能にもかかわらず、これらのモデルは敵対攻撃の影響を受けやすい。 そこで本研究では,機械学習とディープニューラルネットワークに基づく8つのAndroidマルウェア検出モデルを開発し,敵攻撃に対するロバスト性を検討した。 そこで我々はReinforcement Learningを用いて,既存のAndroidマルウェア検出モデルによって誤分類されるマルウェアの新たな変種を作成した。 ホワイトボックスシナリオとグレーボックスシナリオに強化学習を用いた単一ポリシアタックと複数ポリシアタックの2つの新しいアタック戦略を提案する。 敵の靴に身を置くことで、我々は、Androidアプリケーションに最小限の変更を加えながら、アプリの機能や動作が変わらないことを保証しながら、不正行為率を最大化する目的で、検出モデルに対する敵攻撃を設計しました。 8つの検出モデルで平均44.21%と53.20%を達成し、1つのポリシーアタックと複数のポリシーアタックを使用して最大5つの修正を行った。 マルチポリシーアプローチを用いた決定木に基づくモデルに対して, 86.09%の不正行為率を5つの変更で達成した。 最後に, 単一の政策攻撃に対して, 平均だまし率を3倍から15.22%まで削減し, 検出モデルの堅牢性を高める対人防衛戦略を提案する。 提案モデルは,マルウェアの変種(変型)を効果的に検出する。 実験により,我々の提案するAndroidマルウェア検出システムは,敵攻撃に対してより堅牢であることがわかった。

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