論文の概要: EvilModel 2.0: Hiding Malware Inside of Neural Network Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04344v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 15:31:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 14:06:23.341887
• Title: EvilModel 2.0: Hiding Malware Inside of Neural Network Models
• Title（参考訳）: evilmodel 2.0:ニューラルネットワークモデル内にマルウェアを隠す
• Authors: Zhi Wang, Chaoge Liu, Xiang Cui, Jie Yin
• Abstract要約: ニューラルネットワークモデルをステゴマルウェアに変えることは、AIの悪意ある使用である。 既存の手法では、マルウェアの埋め込み率が低く、モデルの性能に高い影響を与える。 本稿では,高容量かつサービス品質の劣化のないモデルにマルウェアを埋め込む新しい方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.060465882091837
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While artificial intelligence (AI) is widely applied in various areas, it is also being used maliciously. It is necessary to study and predict AI-powered attacks to prevent them in advance. Turning neural network models into stegomalware is a malicious use of AI, which utilizes the features of neural network models to hide malware while maintaining the performance of the models. However, the existing methods have a low malware embedding rate and a high impact on the model performance, making it not practical. Therefore, by analyzing the composition of the neural network models, this paper proposes new methods to embed malware in models with high capacity and no service quality degradation. We used 19 malware samples and 10 mainstream models to build 550 malware-embedded models and analyzed the models' performance on ImageNet dataset. A new evaluation method that combines the embedding rate, the model performance impact and the embedding effort is proposed to evaluate the existing methods. This paper also designs a trigger and proposes an application scenario in attack tasks combining EvilModel with WannaCry. This paper further studies the relationship between neural network models' embedding capacity and the model structure, layer and size. With the widespread application of artificial intelligence, utilizing neural networks for attacks is becoming a forwarding trend. We hope this work can provide a reference scenario for the defense of neural network-assisted attacks.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は様々な分野で広く応用されているが、悪意ある用途でも使われている。 事前にAIによる攻撃を阻止するためには、研究と予測が必要である。 ニューラルネットワークモデルをステゴマルウェアに変えることは、ニューラルネットワークモデルの特徴を利用して、モデルのパフォーマンスを維持しながらマルウェアを隠すAIの悪意ある使用である。 しかし,既存手法はマルウェアの埋め込み率が低く,モデルの性能に高い影響を与えるため,実用的ではない。 そこで本研究では,ニューラルネットワークモデルの構成を分析して,高容量でサービス品質の劣化のないモデルにマルウェアを埋め込む方法を提案する。 19のマルウェアサンプルと10のメインストリームモデルを用いて,550のマルウェア組込みモデルを構築し,imagenetデータセットにおけるモデルの性能解析を行った。 埋込率, モデル性能への影響, 埋込工数を組み合わせた新しい評価法を提案し, 既存手法の評価を行った。 本稿ではトリガーも設計し,悪モデルとwannacryを組み合わせたアタックタスクにおけるアプリケーションシナリオを提案する。 本稿では,ニューラルネットワークモデルの埋め込み容量とモデル構造,層,サイズとの関係についてさらに検討する。 人工知能の広範な応用により、ニューラルネットワークを攻撃に活用する傾向が強まっている。 この研究が、ニューラルネットワークによる攻撃の防御のためのリファレンスシナリオを提供できることを願っています。

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