論文の概要: Case Study: Neural Network Malware Detection Verification for Feature and Image Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05703v1
- Date: Mon, 8 Apr 2024 17:37:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 13:26:22.822287
- Title: Case Study: Neural Network Malware Detection Verification for Feature and Image Datasets
- Title（参考訳）: ケーススタディ:特徴データと画像データセットに対するニューラルネットワークマルウェア検出検証
- Authors: Preston K. Robinette, Diego Manzanas Lopez, Serena Serbinowska, Kevin Leach, Taylor T. Johnson,
- Abstract要約: 我々は、敵に対する具体的な保護を確保するのに役立つ新しい検証ドメインを提案する。
マルウェア分類と2種類の共通マルウェアデータセットについて述べる。
マルウェア分類の検証の改善と改善に必要な課題と今後の考察について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.198311758274061
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Malware, or software designed with harmful intent, is an ever-evolving threat that can have drastic effects on both individuals and institutions. Neural network malware classification systems are key tools for combating these threats but are vulnerable to adversarial machine learning attacks. These attacks perturb input data to cause misclassification, bypassing protective systems. Existing defenses often rely on enhancing the training process, thereby increasing the model's robustness to these perturbations, which is quantified using verification. While training improvements are necessary, we propose focusing on the verification process used to evaluate improvements to training. As such, we present a case study that evaluates a novel verification domain that will help to ensure tangible safeguards against adversaries and provide a more reliable means of evaluating the robustness and effectiveness of anti-malware systems. To do so, we describe malware classification and two types of common malware datasets (feature and image datasets), demonstrate the certified robustness accuracy of malware classifiers using the Neural Network Verification (NNV) and Neural Network Enumeration (nnenum) tools, and outline the challenges and future considerations necessary for the improvement and refinement of the verification of malware classification. By evaluating this novel domain as a case study, we hope to increase its visibility, encourage further research and scrutiny, and ultimately enhance the resilience of digital systems against malicious attacks.
- Abstract（参考訳）: マルウェア(英: Malware、または有害な意図で設計されたソフトウェア)は、個人と機関の両方に劇的な影響を与える、絶え間なく進化する脅威である。
ニューラルネットワークのマルウェア分類システムは、これらの脅威に対処するための重要なツールであるが、敵の機械学習攻撃に対して脆弱である。
これらの攻撃はパーターブ入力データを不正に分類し、保護システムをバイパスする。
既存の防御は、しばしばトレーニングプロセスの強化に依存しており、それによってモデルの頑丈さをこれらの摂動に高め、検証によって定量化される。
トレーニングの改善が必要である一方で、トレーニングの改善を評価するのに使用される検証プロセスに重点を置くことを提案する。
そこで本研究では,対戦相手に対する具体的な保護を確保する上で有効な,新たな検証領域を評価するとともに,マルウェア対策システムの堅牢性と有効性を評価するための信頼性の高い手段を提供する。
そこで我々は,ニューラルネットワーク検証(NNV)とニューラルネットワーク列挙(Neural Network Enumeration)ツールを用いて,マルウェア分類と2種類の一般的なマルウェアデータセット(機能データセットと画像データセット)を記述し,マルウェア分類の検証と改善に必要な課題と今後の考察を概説する。
この新たなドメインをケーススタディとして評価することで、その可視性を高め、さらなる研究と精査を促進し、最終的には悪意のある攻撃に対するデジタルシステムのレジリエンスを高めたいと思っています。
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