論文の概要: AI ATAC 1: An Evaluation of Prominent Commercial Malware Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14835v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 18:46:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 07:22:30.494045
• Title: AI ATAC 1: An Evaluation of Prominent Commercial Malware Detectors
• Title（参考訳）: AI ATAC 1: 有能な商用マルウェア検出器の評価
• Authors: Robert A. Bridges, Brian Weber, Justin M. Beaver, Jared M. Smith, Miki E. Verma, Savannah Norem, Kevin Spakes, Cory Watson, Jeff A. Nichols, Brian Jewell, Michael. D. Iannacone, Chelsey Dunivan Stahl, Kelly M. T. Huffer, T. Sean Oesch,
• Abstract要約: 本研究は,6つの有名な商用エンドポイントマルウェア検出装置,ネットワークマルウェア検出装置,およびサイバー技術ベンダーによるファイル検証アルゴリズムの評価を行う。 この評価は、アメリカ海軍の資金提供を受けたり、完成したりして、AI ATAC(Artificial Intelligence Applications to Autonomous Cybersecurity)賞の1つとして管理された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0909095595694724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents an evaluation of six prominent commercial endpoint malware detectors, a network malware detector, and a file-conviction algorithm from a cyber technology vendor. The evaluation was administered as the first of the Artificial Intelligence Applications to Autonomous Cybersecurity (AI ATAC) prize challenges, funded by / completed in service of the US Navy. The experiment employed 100K files (50/50% benign/malicious) with a stratified distribution of file types, including ~1K zero-day program executables (increasing experiment size two orders of magnitude over previous work). We present an evaluation process of delivering a file to a fresh virtual machine donning the detection technology, waiting 90s to allow static detection, then executing the file and waiting another period for dynamic detection; this allows greater fidelity in the observational data than previous experiments, in particular, resource and time-to-detection statistics. To execute all 800K trials (100K files $\times$ 8 tools), a software framework is designed to choreographed the experiment into a completely automated, time-synced, and reproducible workflow with substantial parallelization. A cost-benefit model was configured to integrate the tools' recall, precision, time to detection, and resource requirements into a single comparable quantity by simulating costs of use. This provides a ranking methodology for cyber competitions and a lens through which to reason about the varied statistical viewpoints of the results. These statistical and cost-model results provide insights on state of commercial malware detection.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,6つの有名な商用エンドポイントマルウェア検出装置,ネットワークマルウェア検出装置,およびサイバー技術ベンダーによるファイル検証アルゴリズムの評価を行う。 この評価は、アメリカ海軍の資金提供を受けたり、完成したりして、AI ATAC(Artificial Intelligence Applications to Autonomous Cybersecurity)賞の1つとして管理された。 実験では100Kファイル(50/50%の良さ/悪さ)を使用し、1Kのゼロデイプログラム実行ファイルを含むファイルタイプを階層化した。 本稿では,検出技術を搭載した新しい仮想マシンにファイルを配信し,90年代の静的検出を待ってファイルを実行し,動的検出のために別の期間待つ評価プロセスを提案する。 800Kトライアル(100Kファイル$\times$8ツール)を実行するために、ソフトウェアフレームワークは、実験を完全に自動化され、時間同期され、再現可能なワークフローに、相当な並列化で振る舞うように設計されている。 コストベネフィットモデルは、ツールのリコール、精度、検出までの時間、リソース要求を、使用コストをシミュレートすることで、単一の同等の量に統合するように構成された。 これは、サイバーコンペティションのランキング手法と、結果の様々な統計的視点を推論するレンズを提供する。 これらの統計的およびコストモデルの結果は、商用マルウェア検出の状況に関する洞察を与える。

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