論文の概要: Level Up with ML Vulnerability Identification: Leveraging Domain Constraints in Feature Space for Robust Android Malware Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15128v4
• Date: Tue, 24 Dec 2024 10:48:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:52:51.997257
• Title: Level Up with ML Vulnerability Identification: Leveraging Domain Constraints in Feature Space for Robust Android Malware Detection
• Title（参考訳）: ML脆弱性同定によるレベルアップ:ロバストなAndroidマルウェア検出のための特徴空間におけるドメイン制約の活用
• Authors: Hamid Bostani, Zhengyu Zhao, Zhuoran Liu, Veelasha Moonsamy,
• Abstract要約: 機能領域におけるAndroidドメイン制約の解釈を新たに導入し,その後にそれらを学ぶ新しいテクニックを紹介した。 種々の回避攻撃に対する経験的評価は、学習領域の制約を用いて、平均89.6%のAEを効果的に検出できることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.43688977703696
• License:
• Abstract: Machine Learning (ML) promises to enhance the efficacy of Android Malware Detection (AMD); however, ML models are vulnerable to realistic evasion attacks--crafting realizable Adversarial Examples (AEs) that satisfy Android malware domain constraints. To eliminate ML vulnerabilities, defenders aim to identify susceptible regions in the feature space where ML models are prone to deception. The primary approach to identifying vulnerable regions involves investigating realizable AEs, but generating these feasible apps poses a challenge. For instance, previous work has relied on generating either feature-space norm-bounded AEs or problem-space realizable AEs in adversarial hardening. The former is efficient but lacks full coverage of vulnerable regions while the latter can uncover these regions by satisfying domain constraints but is known to be time-consuming. To address these limitations, we propose an approach to facilitate the identification of vulnerable regions. Specifically, we introduce a new interpretation of Android domain constraints in the feature space, followed by a novel technique that learns them. Our empirical evaluations across various evasion attacks indicate effective detection of AEs using learned domain constraints, with an average of 89.6%. Furthermore, extensive experiments on different Android malware detectors demonstrate that utilizing our learned domain constraints in Adversarial Training (AT) outperforms other AT-based defenses that rely on norm-bounded AEs or state-of-the-art non-uniform perturbations. Finally, we show that retraining a malware detector with a wide variety of feature-space realizable AEs results in a 77.9% robustness improvement against realizable AEs generated by unknown problem-space transformations, with up to 70x faster training than using problem-space realizable AEs.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、Android Malware Detection(AMD)の有効性を高めることを約束するが、MLモデルは現実的な回避攻撃に対して脆弱である。 MLの脆弱性を排除するため、ディフェンダーは、MLモデルが騙されやすい機能領域の感受性領域を特定することを目指している。 脆弱性のあるリージョンを特定するための主要なアプローチは、実現可能なAEを調べることだが、これらの実現可能なアプリを生成することは、課題となる。 例えば、以前の研究は、特徴空間ノルム有界AEsか、逆方向硬化における問題空間実現可能なAEsのいずれかを生成することに頼っていた。 前者は効率的だが、脆弱性のあるリージョンを完全にカバーしていない。後者はドメインの制約を満たすことでこれらのリージョンを発見できるが、時間を要することが知られている。 これらの制限に対処するため,脆弱領域の同定を容易にするアプローチを提案する。 具体的には、機能領域におけるAndroidドメイン制約の新たな解釈を導入し、その後にそれらを学ぶ新しいテクニックを紹介します。 種々の回避攻撃に対する経験的評価は、学習領域制約によるAEの効果的な検出を平均89.6%で示している。 さらに、さまざまなAndroidマルウェア検出装置に関する広範な実験により、AT(Adversarial Training)における学習領域の制約を利用することで、標準境界のAEや最先端の非一様摂動に依存する他のATベースの防御よりも優れていることが示された。 最後に,多種多様な特徴空間実現可能なAEを用いてマルウェア検出装置をリトレーニングした結果,未知の問題空間変換によって生成される実現可能なAEに対して77.9%の堅牢性向上が達成され,問題空間実現可能なAEよりも最大70倍高速なトレーニングが実現された。

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