Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evading Deep Learning-Based Malware Detectors via Obfuscation: A Deep Reinforcement Learning Approach

論文の概要: Evading Deep Learning-Based Malware Detectors via Obfuscation: A Deep Reinforcement Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02600v1
Date: Sun, 4 Feb 2024 20:23:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-06 18:34:53.492690
Title: Evading Deep Learning-Based Malware Detectors via Obfuscation: A Deep Reinforcement Learning Approach
Title（参考訳）: 難読化によるディープラーニングに基づくマルウェア検出:深層強化学習アプローチ
Authors: Brian Etter, James Lee Hu, Mohammedreza Ebrahimi, Weifeng Li, Xin Li, Hsinchun Chen
Abstract要約: Adversarial Malware Generation (AMG) は、Deep Learning (DL) ベースのマルウェア検出装置を強化するための、敵マルウェアの派生版である。本研究では、Reinforcement Learning (RL)フレームワークと組み合わされたオープンソースの暗号化ツールが、マルウェアの難読化に成功していることを示す。提案手法は,最先端の強化学習法と比較して,回避率を27%～49%に向上することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.702462580001727
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Adversarial Malware Generation (AMG), the generation of adversarial malware variants to strengthen Deep Learning (DL)-based malware detectors has emerged as a crucial tool in the development of proactive cyberdefense. However, the majority of extant works offer subtle perturbations or additions to executable files and do not explore full-file obfuscation. In this study, we show that an open-source encryption tool coupled with a Reinforcement Learning (RL) framework can successfully obfuscate malware to evade state-of-the-art malware detection engines and outperform techniques that use advanced modification methods. Our results show that the proposed method improves the evasion rate from 27%-49% compared to widely-used state-of-the-art reinforcement learning-based methods.
Abstract（参考訳）: 敵対的マルウェア生成 (AMG) は、ディープラーニング(DL)ベースのマルウェア検出装置を強化するために、攻撃的サイバー防御の開発において重要なツールとして登場した。しかし、現存する作品の大部分は、実行ファイルへの微妙な摂動や追加を提供し、フルファイルの難読化を探求していない。本研究では,強化学習(rl)フレームワークと組み合わされたオープンソース暗号化ツールによって,マルウェアを隠蔽して最先端のマルウェア検出エンジンを回避し,高度な修正手法を用いた手法を上回ることができることを示す。提案手法は,最先端の強化学習法と比較して,回避率を27%～49%に向上することを示した。

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