論文の概要: Adversarial Attacks on Transformers-Based Malware Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00008v1
• Date: Sat, 1 Oct 2022 22:23:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 14:24:19.749545
• Title: Adversarial Attacks on Transformers-Based Malware Detectors
• Title（参考訳）: トランスフォーマーを用いたマルウェア検出装置の敵意攻撃
• Authors: Yash Jakhotiya, Heramb Patil, Jugal Rawlani
• Abstract要約: 署名ベースのマルウェア検出装置は、悪性な実行可能コードのわずかな変更でさえこれらの署名ベースの検出装置をバイパスできるため、不十分であることが証明されている。 我々の研究は、敵の攻撃に対して、最先端のマルウェア検出装置の脆弱性を探究することを目的としている。 トランスフォーマーベースのマルウェア検出装置を訓練し、敵の攻撃を行い、23.9%の誤分類率で、この誤分類率を半分に抑える防衛策を提案する。
• 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: Signature-based malware detectors have proven to be insufficient as even a small change in malignant executable code can bypass these signature-based detectors. Many machine learning-based models have been proposed to efficiently detect a wide variety of malware. Many of these models are found to be susceptible to adversarial attacks - attacks that work by generating intentionally designed inputs that can force these models to misclassify. Our work aims to explore vulnerabilities in the current state of the art malware detectors to adversarial attacks. We train a Transformers-based malware detector, carry out adversarial attacks resulting in a misclassification rate of 23.9% and propose defenses that reduce this misclassification rate to half. An implementation of our work can be found at https://github.com/yashjakhotiya/Adversarial-Attacks-On-Transformers.
• Abstract（参考訳）: 署名ベースのマルウェア検出装置は、悪性な実行可能コードのわずかな変更でさえこれらの署名ベースの検出装置をバイパスできるため、不十分であることが証明されている。 さまざまなマルウェアを効率的に検出するために、多くの機械学習ベースのモデルが提案されている。 これらのモデルの多くは、故意に設計された入力を生成して、これらのモデルに誤分類を強いることで機能する、敵対的攻撃の影響を受けやすいことが分かっています。 本研究は,敵の攻撃に対するartマルウェア検出器の現況における脆弱性を探索することを目的としている。 我々は、transformersベースのマルウェア検出器を訓練し、逆襲を行い、誤分類率を23.9%とし、この誤分類率を半分に減らす防御を提案する。 私たちの作業の実装はhttps://github.com/yashjakhotiya/Adversarial-Attacks-On-Transformersで確認できます。

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