論文の概要: PAD: Towards Principled Adversarial Malware Detection Against Evasion Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11328v1
• Date: Wed, 22 Feb 2023 12:24:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 15:12:01.606314
• Title: PAD: Towards Principled Adversarial Malware Detection Against Evasion Attacks
• Title（参考訳）: PAD: 侵入攻撃に対する原則的敵対的マルウェア検出を目指して
• Authors: Deqiang Li, Shicheng Cui, Yun Li, Jia Xu, Fu Xiao and Shouhuai Xu
• Abstract要約: 本稿では,PAD (Principled Adrial Malware Detection) を新たに提案する。 PADは、分布的に離散的な摂動を定量化する学習可能な凸測定に基づいている。 PADは、83.45%以上の精度で、27の回避攻撃に対するMLベースのマルウェア検出を強化できる。 VirusTotalサービスにおける多くのアンチマルウェアスキャナーと、現実的な敵のマルウェアとを一致または性能で比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.783849474913726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine Learning (ML) techniques facilitate automating malicious software (malware for short) detection, but suffer from evasion attacks. Many researchers counter such attacks in heuristic manners short of both theoretical guarantees and defense effectiveness. We hence propose a new adversarial training framework, termed Principled Adversarial Malware Detection (PAD), which encourages convergence guarantees for robust optimization methods. PAD lays on a learnable convex measurement that quantifies distribution-wise discrete perturbations and protects the malware detector from adversaries, by which for smooth detectors, adversarial training can be performed heuristically with theoretical treatments. To promote defense effectiveness, we propose a new mixture of attacks to instantiate PAD for enhancing the deep neural network-based measurement and malware detector. Experimental results on two Android malware datasets demonstrate: (i) the proposed method significantly outperforms the state-of-the-art defenses; (ii) it can harden the ML-based malware detection against 27 evasion attacks with detection accuracies greater than 83.45%, while suffering an accuracy decrease smaller than 2.16% in the absence of attacks; (iii) it matches or outperforms many anti-malware scanners in VirusTotal service against realistic adversarial malware.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)技術は、悪意のあるソフトウェア(短期間のマルウェア)の検出を自動化するが、回避攻撃に苦しむ。 多くの研究者は、理論的な保証と防衛効果の両方に欠けるヒューリスティックな方法でこのような攻撃に対抗する。 そこで我々はPAD (Principled Adversarial Malware Detection) と呼ばれる,ロバストな最適化手法の収束を保証する新しい逆トレーニングフレームワークを提案する。 PADは、分散的に離散的な摂動を定量化し、マルウェア検知器を敵から保護する学習可能な凸測定を基礎としている。 防御効果を高めるため,深層ニューラルネットワークに基づく計測とマルウェア検出装置を強化するため,PADをインスタンス化する新たな攻撃法を提案する。 2つのAndroidマルウェアデータセットの実験結果が示す。 (i)提案手法は、最先端の防御を著しく上回っている。 (ii)攻撃がない場合、精度が2.16%以下に低下する一方、83.45%以上の検出精度を有する27件の回避攻撃に対するMLベースのマルウェア検出を強化することができる。 (iii)リアルな敵のマルウェアに対するウイルス感染防止サービスにおいて、多くのアンチマルウェアスキャナーに匹敵する、または匹敵する。

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