論文の概要: EvadeDroid: A Practical Evasion Attack on Machine Learning for Black-box Android Malware Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03301v3
• Date: Sun, 11 Jun 2023 06:54:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 03:26:48.031528
• Title: EvadeDroid: A Practical Evasion Attack on Machine Learning for Black-box Android Malware Detection
• Title（参考訳）: EvadeDroid: ブラックボックスAndroidマルウェア検出のための機械学習の実践的侵入攻撃
• Authors: Hamid Bostani and Veelasha Moonsamy
• Abstract要約: EvadeDroidは、現実のシナリオでブラックボックスのAndroidマルウェア検出を効果的に回避するために設計された、意思決定ベースの敵攻撃である。 提案された回避攻撃は、元のマルウェアアプリケーション(アプリ)の機能を保存することもできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2118683064997264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Over the last decade, researchers have extensively explored the vulnerabilities of Android malware detectors to adversarial examples through the development of evasion attacks; however, the practicality of these attacks in real-world scenarios remains arguable. The majority of studies have assumed attackers know the details of the target classifiers used for malware detection, while in reality, malicious actors have limited access to the target classifiers. This paper introduces EvadeDroid, a practical decision-based adversarial attack designed to effectively evade black-box Android malware detectors in real-world scenarios. In addition to generating real-world adversarial malware, the proposed evasion attack can also preserve the functionality of the original malware applications (apps). EvadeDroid constructs a collection of functionality-preserving transformations derived from benign donors that share opcode-level similarity with malware apps by leveraging an n-gram-based approach. These transformations are then used to morph malware instances into benign ones via an iterative and incremental manipulation strategy. The proposed manipulation technique is a novel, query-efficient optimization algorithm that can find and inject optimal sequences of transformations into malware apps. Our empirical evaluation demonstrates the efficacy of EvadeDroid under soft- and hard-label attacks. Furthermore, EvadeDroid exhibits the capability to generate real-world adversarial examples that can effectively evade a wide range of black-box ML-based malware detectors with minimal query requirements. Finally, we show that the proposed problem-space adversarial attack is able to preserve its stealthiness against five popular commercial antiviruses, thus demonstrating its feasibility in the real world.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、研究者は回避攻撃の開発を通じて、Androidのマルウェア検出装置の脆弱性を広範囲に調査してきたが、現実のシナリオにおけるこれらの攻撃の実用性は議論の余地がある。 多くの研究は、攻撃者がマルウェア検出に使用されるターゲット分類器の詳細を知っていると仮定しているが、実際、悪意のあるアクターはターゲット分類器へのアクセスを制限している。 本稿では,現実のシナリオにおいて,ブラックボックスのAndroidマルウェア検出を効果的に回避するために設計された,現実的な意思決定に基づく敵攻撃であるEvadeDroidを紹介する。 現実のマルウェアを生成することに加えて、提案された回避攻撃は、元のマルウェアアプリケーション(アプリ)の機能を保存することもできる。 EvadeDroidは、n-gramベースのアプローチを利用して、マルウェアアプリとオプコードレベルの類似性を共有できる良質なドナーから派生した機能保存変換のコレクションを構築する。 これらの変換は、反復的かつ漸進的な操作戦略を通じて、マルウェアインスタンスを良質なインスタンスに変換するために使用される。 提案手法は,マルウェアアプリに最適な変換シーケンスを検出および注入可能な,クエリ効率の良い新しい最適化アルゴリズムである。 EvadeDroidのソフトおよびハードラベル攻撃に対する有効性を示す実験的検討を行った。 さらに、EvadeDroidは、ブラックボックスMLベースのマルウェア検出を最小限のクエリ要求で効果的に回避できる現実世界の敵の例を生成する能力を示している。 最後に,提案する課題空間敵攻撃は,市販の5つのアンチウイルスに対してステルス性を維持し,実世界での可能性を示すことができることを示した。

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