論文の概要: RansomAI: AI-powered Ransomware for Stealthy Encryption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15559v1
• Date: Tue, 27 Jun 2023 15:36:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 12:52:40.758374
• Title: RansomAI: AI-powered Ransomware for Stealthy Encryption
• Title（参考訳）: RansomAI: ステルス暗号化のためのAIベースのランサムウェア
• Authors: Jan von der Assen, Alberto Huertas Celdr\'an, Janik Luechinger, Pedro Miguel S\'anchez S\'anchez, G\'er\^ome Bovet, Gregorio Mart\'inez P\'erez, Burkhard Stiller
• Abstract要約: RansomAIは、その検出を最小限に抑える最高の暗号化アルゴリズム、レート、期間を学ぶフレームワークである。 Raspberry Pi 4に影響を及ぼすRansomware-PoCの検出を、90%の精度で数分で回避する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5172201569251684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cybersecurity solutions have shown promising performance when detecting ransomware samples that use fixed algorithms and encryption rates. However, due to the current explosion of Artificial Intelligence (AI), sooner than later, ransomware (and malware in general) will incorporate AI techniques to intelligently and dynamically adapt its encryption behavior to be undetected. It might result in ineffective and obsolete cybersecurity solutions, but the literature lacks AI-powered ransomware to verify it. Thus, this work proposes RansomAI, a Reinforcement Learning-based framework that can be integrated into existing ransomware samples to adapt their encryption behavior and stay stealthy while encrypting files. RansomAI presents an agent that learns the best encryption algorithm, rate, and duration that minimizes its detection (using a reward mechanism and a fingerprinting intelligent detection system) while maximizing its damage function. The proposed framework was validated in a ransomware, Ransomware-PoC, that infected a Raspberry Pi 4, acting as a crowdsensor. A pool of experiments with Deep Q-Learning and Isolation Forest (deployed on the agent and detection system, respectively) has demonstrated that RansomAI evades the detection of Ransomware-PoC affecting the Raspberry Pi 4 in a few minutes with >90% accuracy.
• Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティソリューションは、固定されたアルゴリズムと暗号化レートを使用するランサムウェアサンプルを検出する際の有望なパフォーマンスを示している。 しかし、現在の人工知能(AI)の爆発により、ランサムウェア(およびマルウェア全般)は、その暗号化動作が検出されないようにインテリジェントかつ動的に適応するAI技術を組み込むことになる。 結果として、非効率で時代遅れのサイバーセキュリティソリューションが生まれるかもしれないが、その文献には、それを検証するためのAIによるランサムウェアがない。 したがって、この研究は強化学習ベースのフレームワークであるRansomAIを提案し、既存のランサムウェアのサンプルに統合することで、暗号化動作に適応し、ファイルを暗号化しながらステルス性を保つことができる。 RansomAIは、最高の暗号化アルゴリズム、レート、期間を学習し、その損傷機能を最大化しつつ、その検出を最小化するエージェント(報酬機構と指紋認証システム)を提供する。 提案されたフレームワークはランサムウェアであるRansomware-PoCで検証され、Raspberry Pi 4がクラウドセンサーとして機能した。 深部Q-Learningと分離林(エージェントと検出システムにそれぞれ展開)による実験のプールでは、RansomAIがRaspberry Pi 4に影響を及ぼすRansomware-PoCの検出を、90%以上の精度で数分で回避することを示した。

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