Fugu-MT 論文翻訳(概要): Domain Constraints in Feature Space: Strengthening Robustness of Android Malware Detection against Realizable Adversarial Examples

論文の概要: Domain Constraints in Feature Space: Strengthening Robustness of Android Malware Detection against Realizable Adversarial Examples

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15128v1
Date: Mon, 30 May 2022 14:21:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-31 18:44:55.474151
Title: Domain Constraints in Feature Space: Strengthening Robustness of Android Malware Detection against Realizable Adversarial Examples
Title（参考訳）: 特徴空間における領域制約: 実現可能な逆例に対するAndroidマルウェア検出のロバスト性強化
Authors: Hamid Bostani, Zhuoran Liu, Zhengyu Zhao, Veelasha Moonsamy
Abstract要約: 本稿では,データから有意義な特徴依存を学習し,特徴空間領域の制約を抽出する手法を提案する。実験により,最新のAndroidマルウェア検出装置であるDREBINの対角的ロバスト性を実現する上で,我々の新しいロバスト機能空間の有効性を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.721598112028829
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Strengthening the robustness of machine learning-based malware detectors against realistic evasion attacks remains one of the major obstacles for Android malware detection. To that end, existing work has focused on interpreting domain constraints of Android malware in the problem space, where problem-space realizable adversarial examples are generated. In this paper, we provide another promising way to achieve the same goal but based on interpreting the domain constraints in the feature space, where feature-space realizable adversarial examples are generated. Specifically, we present a novel approach to extracting feature-space domain constraints by learning meaningful feature dependencies from data, and applying them based on a novel robust feature space. Experimental results successfully demonstrate the effectiveness of our novel robust feature space in providing adversarial robustness for DREBIN, a state-of-the-art Android malware detector. For example, it can decrease the evasion rate of a realistic gradient-based attack by $96.4\%$ in a limited-knowledge (transfer) setting and by $13.8\%$ in a more challenging, perfect-knowledge setting. In addition, we show that directly using our learned domain constraints in the adversarial retraining framework leads to about $84\%$ improvement in a limited-knowledge setting, with up to $377\times$ faster implementation than using problem-space adversarial examples.
Abstract（参考訳）: 機械学習によるマルウェア検出の堅牢性強化は、androidのマルウェア検出の大きな障害の1つだ。この目的のために,既存の研究は,問題空間におけるAndroidマルウェアのドメイン制約の解釈に重点を置いている。本稿では,機能空間におけるドメイン制約を解釈する上で,特徴空間を実現可能な逆の例が生成されるという,同じ目標を達成するための有望な方法を提案する。具体的には、データから有意義な特徴依存性を学習し、新しいロバストな特徴空間に基づいて特徴領域制約を抽出する新しいアプローチを提案する。実験結果は,最先端のandroidマルウェア検出器であるdrebinに対して,新たなロバスト機能空間の有効性を実証することに成功した。例えば、現実的な勾配に基づく攻撃の回避率を、限定的な知識(転送)設定で96.4\%$、より困難で完全な知識設定で13.8\%$に下げることができる。さらに、学習したドメインの制約を逆行的リトレーニングフレームワークで直接使用すると、限定的な知識設定で約8,4\%が改善され、問題空間の逆行例よりも最大377\times$が高速に実装できることを示す。

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