Fugu-MT 論文翻訳(概要): GANG-MAM: GAN based enGine for Modifying Android Malware

論文の概要: GANG-MAM: GAN based enGine for Modifying Android Malware

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13297v1
Date: Mon, 27 Sep 2021 18:36:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-29 14:54:42.427094
Title: GANG-MAM: GAN based enGine for Modifying Android Malware
Title（参考訳）: GANG-MAM: GANベースのAndroidマルウェア修正用enGine
Authors: Renjith G, Sonia Laudanna, Aji S, Corrado Aaron Visaggio, Vinod P
Abstract要約: 機械学習に基づくマルウェア検出は、敵の攻撃に対して脆弱である。そこで我々は,Androidのマルウェアを強力に回避し,悪質なプログラムを修正するための特徴ベクトルを生成するシステムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6799377888527687
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Malware detectors based on machine learning are vulnerable to adversarial attacks. Generative Adversarial Networks (GAN) are architectures based on Neural Networks that could produce successful adversarial samples. The interest towards this technology is quickly growing. In this paper, we propose a system that produces a feature vector for making an Android malware strongly evasive and then modify the malicious program accordingly. Such a system could have a twofold contribution: it could be used to generate datasets to validate systems for detecting GAN-based malware and to enlarge the training and testing dataset for making more robust malware classifiers.
Abstract（参考訳）: 機械学習に基づくマルウェア検出は、敵攻撃に対して脆弱である。 generative adversarial networks (gan) はニューラルネットワークに基づくアーキテクチャであり、敵のサンプルを生成することができる。この技術に対する関心は急速に高まっている。本稿では,Androidのマルウェアを強力に回避し,悪質なプログラムを修正するための特徴ベクトルを生成するシステムを提案する。このようなシステムは、GANベースのマルウェアを検出するシステムを検証するためにデータセットを生成し、より堅牢なマルウェア分類器を作るためのトレーニングとテストのデータセットを拡大するために使用できる。

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