論文の概要: A Malware Classification Survey on Adversarial Attacks and Defences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09636v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 09:25:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 16:25:20.447498
• Title: A Malware Classification Survey on Adversarial Attacks and Defences
• Title（参考訳）: 敵の攻撃と防御に関するマルウェア分類調査
• Authors: Mahesh Datta Sai Ponnuru, Likhitha Amasala, Tanu Sree Bhimavarapu, Guna Chaitanya Garikipati
• Abstract要約: ディープラーニングモデルはマルウェアの検出には有効だが、敵の攻撃に対して脆弱である。 このような攻撃は、検出に抵抗する悪意のあるファイルを生成し、重大なサイバーセキュリティリスクを生み出す。 近年の研究では、いくつかの敵対的攻撃と反応のアプローチが開発されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the number and complexity of malware attacks continue to increase, there is an urgent need for effective malware detection systems. While deep learning models are effective at detecting malware, they are vulnerable to adversarial attacks. Attacks like this can create malicious files that are resistant to detection, creating a significant cybersecurity risk. Recent research has seen the development of several adversarial attack and response approaches aiming at strengthening deep learning models' resilience to such attacks. This survey study offers an in-depth look at current research in adversarial attack and defensive strategies for malware classification in cybersecurity. The methods are classified into four categories: generative models, feature-based approaches, ensemble methods, and hybrid tactics. The article outlines cutting-edge procedures within each area, assessing their benefits and drawbacks. Each topic presents cutting-edge approaches and explores their advantages and disadvantages. In addition, the study discusses the datasets and assessment criteria that are often utilized on this subject. Finally, it identifies open research difficulties and suggests future study options. This document is a significant resource for malware categorization and cyber security researchers and practitioners.
• Abstract（参考訳）: マルウェア攻撃の数と複雑さが増加し続けており、効果的なマルウェア検出システムが必要である。 ディープラーニングモデルはマルウェアの検出に有効であるが、敵の攻撃に弱い。 このような攻撃は、検出に抵抗する悪意のあるファイルを生成し、重大なサイバーセキュリティリスクを生み出す。 近年の研究では、このような攻撃に対する深層学習モデルのレジリエンスを強化するために、いくつかの敵攻撃と対応アプローチが開発されている。 この調査は、サイバーセキュリティにおけるマルウェア分類の敵攻撃と防御戦略に関する最近の研究を詳細に分析する。 手法は, 生成モデル, 特徴に基づくアプローチ, アンサンブル手法, ハイブリッド戦術の4つのカテゴリに分類される。 この記事では、各領域における最先端の手順について概説し、そのメリットと欠点を評価している。 各トピックは最先端のアプローチを示し、そのメリットとデメリットを探求する。 また,本研究は,本研究でよく用いられるデータセットと評価基準について述べる。 最後に、オープンな研究課題を特定し、将来の研究オプションを提案する。 この文書はマルウェアの分類とサイバーセキュリティ研究者と実践者にとって重要な情報源である。

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