論文の概要: Instance Attack:An Explanation-based Vulnerability Analysis Framework
Against DNNs for Malware Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02453v1
- Date: Tue, 6 Sep 2022 12:41:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-07 14:50:26.602381
- Title: Instance Attack:An Explanation-based Vulnerability Analysis Framework
Against DNNs for Malware Detection
- Title（参考訳）: 事例攻撃:マルウェア検出のためのDNNに対する説明に基づく脆弱性分析フレームワーク
- Authors: Sun RuiJin, Guo ShiZe, Guo JinHong, Xing ChangYou, Yang LuMing, Guo
Xi, Pan ZhiSong
- Abstract要約: 本稿では,インスタンスベースの攻撃の概念を提案する。
我々の方式は解釈可能であり、ブラックボックス環境でも機能する。
提案手法はブラックボックス設定で動作し,その結果をドメイン知識で検証することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep neural networks (DNNs) are increasingly being applied in malware
detection and their robustness has been widely debated. Traditionally an
adversarial example generation scheme relies on either detailed model
information (gradient-based methods) or lots of samples to train a surrogate
model, neither of which are available in most scenarios.
We propose the notion of the instance-based attack. Our scheme is
interpretable and can work in a black-box environment. Given a specific binary
example and a malware classifier, we use the data augmentation strategies to
produce enough data from which we can train a simple interpretable model. We
explain the detection model by displaying the weight of different parts of the
specific binary. By analyzing the explanations, we found that the data
subsections play an important role in Windows PE malware detection. We proposed
a new function preserving transformation algorithm that can be applied to data
subsections. By employing the binary-diversification techniques that we
proposed, we eliminated the influence of the most weighted part to generate
adversarial examples. Our algorithm can fool the DNNs in certain cases with a
success rate of nearly 100\%. Our method outperforms the state-of-the-art
method . The most important aspect is that our method operates in black-box
settings and the results can be validated with domain knowledge. Our analysis
model can assist people in improving the robustness of malware detectors.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)はマルウェア検出にますます適用され、その堅牢性は広く議論されている。
伝統的に、逆例生成スキームは、詳細なモデル情報(漸進的な手法)または多くのサンプルを使って代理モデルを訓練するが、どちらもほとんどのシナリオでは利用できない。
インスタンスベースの攻撃の概念を提案する。
我々の方式は解釈可能であり、ブラックボックス環境でも機能する。
特定のバイナリ例とマルウェア分類器が与えられた場合、我々はデータ拡張戦略を使用して、単純な解釈可能なモデルをトレーニングできる十分なデータを生成する。
特定バイナリの異なる部分の重みを表示することで,検出モデルを説明する。
解析の結果,Windows PEのマルウェア検出において,データサブセクションが重要な役割を果たすことがわかった。
我々はデータサブセクションに適用可能な新しい関数保存変換アルゴリズムを提案する。
提案した二分法を用いて、最も重み付けされた部分の影響を排除し、逆例を生成する。
我々のアルゴリズムは、成功率100\%に近い特定のケースでDNNを騙すことができる。
我々の手法は最先端の手法より優れている。
最も重要な側面は、このメソッドがブラックボックス設定で動作し、その結果がドメイン知識で検証できることです。
本分析モデルは,マルウェア検出装置のロバスト性向上を支援する。
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