論文の概要: On deceiving malware classification with section injection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06092v1
• Date: Fri, 12 Aug 2022 02:43:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-15 13:42:06.328943
• Title: On deceiving malware classification with section injection
• Title（参考訳）: セクションインジェクションによるマルウェア分類の無効化について
• Authors: Adeilson Antonio da Silva and Mauricio Pamplona Segundo
• Abstract要約: マルウェア分類システムを騙すために,実行ファイルの修正方法を検討する。 この研究の主な貢献は、マルウェアファイルにランダムにバイトを注入し、攻撃と防御の両方に使用する手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We investigate how to modify executable files to deceive malware classification systems. This work's main contribution is a methodology to inject bytes across a malware file randomly and use it both as an attack to decrease classification accuracy but also as a defensive method, augmenting the data available for training. It respects the operating system file format to make sure the malware will still execute after our injection and will not change its behavior. We reproduced five state-of-the-art malware classification approaches to evaluate our injection scheme: one based on GIST+KNN, three CNN variations and one Gated CNN. We performed our experiments on a public dataset with 9,339 malware samples from 25 different families. Our results show that a mere increase of 7% in the malware size causes an accuracy drop between 25% and 40% for malware family classification. They show that a automatic malware classification system may not be as trustworthy as initially reported in the literature. We also evaluate using modified malwares alongside the original ones to increase networks robustness against mentioned attacks. Results show that a combination of reordering malware sections and injecting random data can improve overall performance of the classification. Code available at https://github.com/adeilsonsilva/malware-injection.
• Abstract（参考訳）: マルウェア分類システムを騙すために,実行ファイルの修正方法を検討する。 この研究の主な貢献は、マルウェアファイルにランダムにバイトを注入し、分類精度を低下させる攻撃として使う方法と、トレーニングで利用可能なデータを強化する防御方法の両方を使う方法である。 オペレーティングシステムのファイルフォーマットを尊重し、インジェクション後にマルウェアが実行され、動作が変更されないことを保証します。 我々は,GIST+KNN,CNNの3変種,Gated CNNの5つの最新のマルウェア分類手法を再現し,インジェクション方式の評価を行った。 25の異なる家系の9,339のマルウェアサンプルを用いた公開データセットで実験を行った。 以上の結果から, マルウェアサイズが7%増加しただけで, マルウェアファミリー分類では25%から40%の精度低下がみられた。 彼らは、自動マルウェア分類システムは、文献で最初に報告されたほど信頼できないかもしれないことを示した。 また、修正されたマルウェアを元のマルウェアと併用することで、前述の攻撃に対するネットワークの堅牢性を高めることも評価した。 以上の結果から,マルウェアの並べ替えとランダムなデータ注入の組み合わせにより,分類の全体的な性能が向上することが示唆された。 コードはhttps://github.com/adeilsonsilva/malware-injectionで利用可能。

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