論文の概要: Quo Vadis: Hybrid Machine Learning Meta-Model based on Contextual and
Behavioral Malware Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12248v1
- Date: Sat, 20 Aug 2022 05:30:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-28 22:12:36.616537
- Title: Quo Vadis: Hybrid Machine Learning Meta-Model based on Contextual and
Behavioral Malware Representations
- Title（参考訳）: Quo Vadis: コンテキストおよび行動的マルウェア表現に基づくハイブリッド機械学習メタモデル
- Authors: Dmitrijs Trizna
- Abstract要約: 複数のディープラーニングモデルを同時に利用するハイブリッド機械学習アーキテクチャを提案する。
我々は,現在の最先端モデルの能力よりも優れた検出率を報告した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We propose a hybrid machine learning architecture that simultaneously employs
multiple deep learning models analyzing contextual and behavioral
characteristics of Windows portable executable, producing a final prediction
based on a decision from the meta-model. The detection heuristic in
contemporary machine learning Windows malware classifiers is typically based on
the static properties of the sample since dynamic analysis through
virtualization is challenging for vast quantities of samples. To surpass this
limitation, we employ a Windows kernel emulation that allows the acquisition of
behavioral patterns across large corpora with minimal temporal and
computational costs. We partner with a security vendor for a collection of more
than 100k int-the-wild samples that resemble the contemporary threat landscape,
containing raw PE files and filepaths of applications at the moment of
execution. The acquired dataset is at least ten folds larger than reported in
related works on behavioral malware analysis. Files in the training dataset are
labeled by a professional threat intelligence team, utilizing manual and
automated reverse engineering tools. We estimate the hybrid classifier's
operational utility by collecting an out-of-sample test set three months later
from the acquisition of the training set. We report an improved detection rate,
above the capabilities of the current state-of-the-art model, especially under
low false-positive requirements. Additionally, we uncover a meta-model's
ability to identify malicious activity in validation and test sets even if none
of the individual models express enough confidence to mark the sample as
malevolent. We conclude that the meta-model can learn patterns typical to
malicious samples from representation combinations produced by different
analysis techniques. We publicly release pre-trained models and anonymized
dataset of emulation reports.
- Abstract（参考訳）: 本論文では,windows portableのコンテキスト特性と動作特性を解析する複数のディープラーニングモデルを同時に活用し,メタモデルからの決定に基づいて最終予測を行うハイブリッド機械学習アーキテクチャを提案する。
現代の機械学習windowsマルウェア分類器における検出ヒューリスティックは、大量のサンプルに対して仮想化による動的解析が難しいため、通常、サンプルの静的特性に基づいている。
この制限を超えるために、我々は、時間的および計算コストを最小限に抑えながら、大規模なコーパスにわたる行動パターンの取得を可能にするWindowsカーネルエミュレーションを採用している。
当社はセキュリティベンダと提携して,現在の脅威の風景に類似した,実行時の生のpeファイルとアプリケーションのファイルパスを含む,10万以上のint-the-wildサンプルを収集しています。
取得したデータセットは、行動マルウェア分析に関する報告よりも少なくとも10倍大きい。
トレーニングデータセットのファイルは、手動および自動化リバースエンジニアリングツールを使用して、プロフェッショナルな脅威インテリジェンスチームによってラベル付けされる。
訓練セットの取得から3ヵ月後のサンプルテストセットを収集し,ハイブリッド分類器の運用効率を推定した。
我々は,現在の最先端モデル,特に低い偽陽性条件下で検出速度が向上したことを報告する。
さらに、検証やテストセットにおける悪意のあるアクティビティを識別するメタモデルの能力を明らかにする。
メタモデルは異なる分析手法によって生成された表現の組み合わせから悪意のあるサンプルに典型的なパターンを学習できると結論づける。
我々は,事前学習したモデルとエミュレーションレポートの匿名化データセットを公開する。
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