論文の概要: Anti-Malware Sandbox Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13520v1
• Date: Mon, 28 Feb 2022 03:12:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 17:26:24.784888
• Title: Anti-Malware Sandbox Games
• Title（参考訳）: アンチマルウェアサンドボックスゲーム
• Authors: Sujoy Sikdar, Sikai Ruan, Qishen Han, Paween Pitimanaaree, Jeremy Blackthorne, Bulent Yener, Lirong Xia
• Abstract要約: 我々は,最先端のサンドボックス法を用いたマルウェア保護のゲーム理論モデルを開発した。 我々は,アンチマルウェアに対する最適な防御戦略を特徴付け,計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.28124922376012
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop a game theoretic model of malware protection using the state-of-the-art sandbox method, to characterize and compute optimal defense strategies for anti-malware. We model the strategic interaction between developers of malware (M) and anti-malware (AM) as a two player game, where AM commits to a strategy of generating sandbox environments, and M responds by choosing to either attack or hide malicious activity based on the environment it senses. We characterize the condition for AM to protect all its machines, and identify conditions under which an optimal AM strategy can be computed efficiently. For other cases, we provide a quadratically constrained quadratic program (QCQP)-based optimization framework to compute the optimal AM strategy. In addition, we identify a natural and easy to compute strategy for AM, which as we show empirically, achieves AM utility that is close to the optimal AM utility, in equilibrium.
• Abstract（参考訳）: 我々は,最先端サンドボックス法を用いたマルウェア保護のゲーム理論モデルを開発し,マルウェア対策の最適防御戦略を特徴付け,計算する。 我々は、マルウェア(M)とアンチマルウェア(AM)の開発者間の戦略的相互作用を2つのプレイヤーゲームとしてモデル化し、AMはサンドボックス環境を生成する戦略にコミットし、Mは検知した環境に基づいて悪意あるアクティビティを攻撃または隠蔽するかを選択することで応答する。 我々は、AMが全マシンを保護する条件を特徴付け、最適なAM戦略を効率的に計算できる条件を特定する。 他のケースでは、最適am戦略を計算するために二次制約付き二次プログラム(qcqp)ベースの最適化フレームワークを提供する。 さらに、実験的に示すように、最適な AM ユーティリティに近い AM ユーティリティを平衡で達成する AM の自然で容易に計算できる戦略を同定する。

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