論文の概要: A Robust Defense against Adversarial Attacks on Deep Learning-based
Malware Detectors via (De)Randomized Smoothing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15267v2
- Date: Mon, 26 Feb 2024 21:30:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 11:16:15.549879
- Title: A Robust Defense against Adversarial Attacks on Deep Learning-based
Malware Detectors via (De)Randomized Smoothing
- Title（参考訳）: De)Randomized Smoothingによる深層学習型マルウェア検出装置の敵攻撃に対するロバスト防御
- Authors: Daniel Gibert, Giulio Zizzo, Quan Le, Jordi Planes
- Abstract要約: 本稿では,(デ)ランダム化平滑化に触発された敵のマルウェアに対する現実的な防御法を提案する。
本研究では,マルウェア作者が挿入した敵対的コンテンツを,バイトの関連部分集合を選択することでサンプリングする可能性を減らす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.97719149179179
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Deep learning-based malware detectors have been shown to be susceptible to
adversarial malware examples, i.e. malware examples that have been deliberately
manipulated in order to avoid detection. In light of the vulnerability of deep
learning detectors to subtle input file modifications, we propose a practical
defense against adversarial malware examples inspired by (de)randomized
smoothing. In this work, we reduce the chances of sampling adversarial content
injected by malware authors by selecting correlated subsets of bytes, rather
than using Gaussian noise to randomize inputs like in the Computer Vision (CV)
domain. During training, our ablation-based smoothing scheme trains a base
classifier to make classifications on a subset of contiguous bytes or chunk of
bytes. At test time, a large number of chunks are then classified by a base
classifier and the consensus among these classifications is then reported as
the final prediction. We propose two strategies to determine the location of
the chunks used for classification: (1) randomly selecting the locations of the
chunks and (2) selecting contiguous adjacent chunks. To showcase the
effectiveness of our approach, we have trained two classifiers with our
chunk-based ablation schemes on the BODMAS dataset. Our findings reveal that
the chunk-based smoothing classifiers exhibit greater resilience against
adversarial malware examples generated with state-of-the-are evasion attacks,
outperforming a non-smoothed classifier and a randomized smoothing-based
classifier by a great margin.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースのマルウェア検出装置は、敵のマルウェアの例、すなわち検出を避けるために意図的に操作されたマルウェアの例に影響を受けやすいことが示されている。
深層学習検出装置による微妙な入力ファイル修正の脆弱性を考慮して, ランダム化平滑化に触発された敵のマルウェアに対する実用的な防御法を提案する。
本研究では,コンピュータビジョン(cv)領域などの入力をランダム化するためにガウス雑音を用いるのではなく,バイトの相関部分集合を選択することにより,マルウェア作者が挿入した敵コンテンツのサンプリングを減少させる。
トレーニング中、アブレーションベースの平滑化スキームはベース分類器を訓練し、連続したバイトまたはバイトのチャンクのサブセットに分類を行う。
テスト時には、多数のチャンクがベース分類器によって分類され、これらの分類のコンセンサスが最終予測として報告される。
本研究では,(1)チャンクの位置をランダムに選択すること,(2)隣接チャンクを連続的に選択すること,の2つの分類方法を提案する。
このアプローチの有効性を示すために,我々はbodmasデータセット上でチャンクベースアブレーションスキームを用いた2つの分類器を訓練した。
その結果,チャンク型スムースティング分類器は,非スムースな分類器とランダム化されたスムースな分類器を大きなマージンで上回り,回避攻撃によって発生した敵のマルウェアに対して高いレジリエンスを示した。
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