論文の概要: Stealing and Evading Malware Classifiers and Antivirus at Low False Positive Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06241v2
• Date: Sun, 4 Jun 2023 11:00:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 05:20:59.376852
• Title: Stealing and Evading Malware Classifiers and Antivirus at Low False Positive Conditions
• Title（参考訳）: 低偽陽性条件におけるマルウェア分類と抗ウイルス
• Authors: Maria Rigaki and Sebastian Garcia
• Abstract要約: この研究は、代理モデル(dualFFNN)のための新しいニューラルネットワークアーキテクチャと、代理生成のための転送とアクティブラーニングを組み合わせた新しいモデルステルス攻撃を提案する。 この研究は、最高のサロゲートを使用して、(インターネット接続なしで)スタンドアロンとAVの両方のターゲットモデルを避けるために、敵のマルウェアを生成する。 その結果、サロゲートモデルでは、ターゲットを回避できるが、ターゲットモデルを直接使用して敵マルウェアを生成するよりも成功率の低い敵マルウェアを生成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1320960069210475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Model stealing attacks have been successfully used in many machine learning domains, but there is little understanding of how these attacks work against models that perform malware detection. Malware detection and, in general, security domains have unique conditions. In particular, there are very strong requirements for low false positive rates (FPR). Antivirus products (AVs) that use machine learning are very complex systems to steal, malware binaries continually change, and the whole environment is adversarial by nature. This study evaluates active learning model stealing attacks against publicly available stand-alone machine learning malware classifiers and also against antivirus products. The study proposes a new neural network architecture for surrogate models (dualFFNN) and a new model stealing attack that combines transfer and active learning for surrogate creation (FFNN-TL). We achieved good surrogates of the stand-alone classifiers with up to 99\% agreement with the target models, using less than 4% of the original training dataset. Good surrogates of AV systems were also trained with up to 99% agreement and less than 4,000 queries. The study uses the best surrogates to generate adversarial malware to evade the target models, both stand-alone and AVs (with and without an internet connection). Results show that surrogate models can generate adversarial malware that evades the targets but with a lower success rate than directly using the target models to generate adversarial malware. Using surrogates, however, is still a good option since using the AVs for malware generation is highly time-consuming and easily detected when the AVs are connected to the internet.
• Abstract（参考訳）: モデル盗難攻撃は多くの機械学習ドメインで成功したが、これらの攻撃がマルウェア検出を行うモデルに対してどのように動作するかはほとんど理解されていない。 マルウェア検出やセキュリティドメインには独自の条件がある。 特に、低い偽陽性率(FPR)に対する強い要求がある。 機械学習を利用するアンチウイルス製品(AV)は盗むための非常に複雑なシステムであり、マルウェアのバイナリは継続的に変化し、環境全体が自然に逆らう。 本研究は、市販のスタンドアロン機械学習マルウェア分類器およびアンチウイルス製品に対するアクティブラーニングモデル盗み攻撃を評価する。 本研究では,surrogate model(dualffnn)のためのニューラルネットワークアーキテクチャと,surrogate creation(ffnn-tl)のための転送とアクティブラーニングを組み合わせた新しいモデル盗み攻撃を提案する。 従来のトレーニングデータセットの4%以下を用いて,対象モデルとの99\%の一致で,スタンドアローン分類器の優れたサロゲートを実現した。 AVシステムの優れたサロゲートも、最大99%の合意と4,000のクエリでトレーニングされた。 この研究は最高のサロゲートを使って、(インターネット接続なしで)スタンドアロンとAVの両方のターゲットモデルを避けるために、敵のマルウェアを生成する。 その結果, サロゲートモデルでは, ターゲットを回避できるが, ターゲットモデルを直接使用するよりも成功率が低い敵マルウェアを生成できることがわかった。 しかし、avsをマルウェア生成に使用するのは非常に時間がかかり、avsがインターネットに接続されている時に簡単に検出できるため、surrogatesの使用は依然として良い選択である。

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