論文の概要: Mate! Are You Really Aware? An Explainability-Guided Testing Framework
for Robustness of Malware Detectors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10085v4
- Date: Mon, 27 Nov 2023 23:25:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 18:04:08.523934
- Title: Mate! Are You Really Aware? An Explainability-Guided Testing Framework
for Robustness of Malware Detectors
- Title（参考訳）: Mate!
本当に知ってるの?
マルウェア検知器のロバスト性に関する説明可能性ガイドテストフレームワーク
- Authors: Ruoxi Sun, Minhui Xue, Gareth Tyson, Tian Dong, Shaofeng Li, Shuo
Wang, Haojin Zhu, Seyit Camtepe, Surya Nepal
- Abstract要約: マルウェア検出装置のロバスト性を示すための説明可能性誘導型およびモデルに依存しないテストフレームワークを提案する。
次に、このフレームワークを使用して、操作されたマルウェアを検出する最先端のマルウェア検知器の能力をテストする。
我々の発見は、現在のマルウェア検知器の限界と、その改善方法に光を当てた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.34155921877441
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Numerous open-source and commercial malware detectors are available. However,
their efficacy is threatened by new adversarial attacks, whereby malware
attempts to evade detection, e.g., by performing feature-space manipulation. In
this work, we propose an explainability-guided and model-agnostic testing
framework for robustness of malware detectors when confronted with adversarial
attacks. The framework introduces the concept of Accrued Malicious Magnitude
(AMM) to identify which malware features could be manipulated to maximize the
likelihood of evading detection. We then use this framework to test several
state-of-the-art malware detectors' abilities to detect manipulated malware. We
find that (i) commercial antivirus engines are vulnerable to AMM-guided test
cases; (ii) the ability of a manipulated malware generated using one detector
to evade detection by another detector (i.e., transferability) depends on the
overlap of features with large AMM values between the different detectors; and
(iii) AMM values effectively measure the fragility of features (i.e.,
capability of feature-space manipulation to flip the prediction results) and
explain the robustness of malware detectors facing evasion attacks. Our
findings shed light on the limitations of current malware detectors, as well as
how they can be improved.
- Abstract（参考訳）: 多数のオープンソースおよび商用のマルウェア検知器が利用可能である。
しかし、その効果は新たな敵攻撃によって脅かされ、マルウェアは例えば特徴空間操作によって検出を回避しようとする。
本研究では,敵の攻撃に直面するマルウェア検知器のロバスト性について,説明可能でモデルに依存しないテストフレームワークを提案する。
このフレームワークは、Accrued Malicious Magnitude (AMM)という概念を導入し、どのマルウェア機能を操作すれば検出を回避できるかを最大化する。
次に、このフレームワークを使用して、操作されたマルウェアを検出する最先端のマルウェア検出機能をテストする。
私たちはそれを見つけ
(i)市販抗ウイルスエンジンは、amm誘導試験例に脆弱である。
2) ある検知器を用いて発生した操作されたマルウェアが、他の検出器による検出を回避する能力(転送可能性)は、異なる検出器間で大きなAMM値を持つ特徴の重複に依存する。
3)AMM値は,特徴の脆弱性(つまり,予測結果を反転させる特徴空間操作能力)を効果的に測定し,回避攻撃に直面したマルウェア検知器の堅牢性を説明する。
我々の発見は、現在のマルウェア検知器の限界と、その改善方法に光を当てた。
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