論文の概要: Explainable Malware Detection with Tailored Logic Explained Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03009v1
- Date: Sun, 5 May 2024 17:36:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 15:33:57.839738
- Title: Explainable Malware Detection with Tailored Logic Explained Networks
- Title（参考訳）: Talored Logic Explained Networks を用いた説明可能なマルウェア検出
- Authors: Peter Anthony, Francesco Giannini, Michelangelo Diligenti, Martin Homola, Marco Gori, Stefan Balogh, Jan Mojzis,
- Abstract要約: マルウェア検出は、新しい攻撃技術が急速に発達しているため、サイバーセキュリティにおいて恒常的な課題である。
従来のシグネチャベースのアプローチは、大量のマルウェアサンプルとペースを維持するのに苦労している。
マシンラーニングは有望なソリューションを提供するが、見つからないサンプルへの一般化と、マルウェアとして特定されたインスタンスの説明の欠如という問題に直面している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.506820624395447
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Malware detection is a constant challenge in cybersecurity due to the rapid development of new attack techniques. Traditional signature-based approaches struggle to keep pace with the sheer volume of malware samples. Machine learning offers a promising solution, but faces issues of generalization to unseen samples and a lack of explanation for the instances identified as malware. However, human-understandable explanations are especially important in security-critical fields, where understanding model decisions is crucial for trust and legal compliance. While deep learning models excel at malware detection, their black-box nature hinders explainability. Conversely, interpretable models often fall short in performance. To bridge this gap in this application domain, we propose the use of Logic Explained Networks (LENs), which are a recently proposed class of interpretable neural networks providing explanations in the form of First-Order Logic (FOL) rules. This paper extends the application of LENs to the complex domain of malware detection, specifically using the large-scale EMBER dataset. In the experimental results we show that LENs achieve robustness that exceeds traditional interpretable methods and that are rivaling black-box models. Moreover, we introduce a tailored version of LENs that is shown to generate logic explanations with higher fidelity with respect to the model's predictions.
- Abstract（参考訳）: マルウェア検出は、新しい攻撃技術が急速に発達しているため、サイバーセキュリティにおいて恒常的な課題である。
従来のシグネチャベースのアプローチは、大量のマルウェアサンプルとペースを維持するのに苦労している。
マシンラーニングは有望なソリューションを提供するが、見つからないサンプルへの一般化と、マルウェアとして特定されたインスタンスの説明の欠如という問題に直面している。
しかし、モデル決定の理解が信頼と法的遵守に不可欠である、セキュリティクリティカルな分野において、人間には理解できない説明が特に重要である。
ディープラーニングモデルはマルウェア検出に優れているが、ブラックボックスの性質は説明可能性を妨げる。
逆に、解釈可能なモデルは性能に欠けることが多い。
このアプリケーション領域におけるこのギャップを埋めるために、最近提案された解釈可能なニューラルネットワークのクラスであるLogic Explained Networks (LENs) を提案する。
本稿では,大規模なEMBERデータセットを用いて,マルウェア検出の複雑な領域へのLENの適用を拡大する。
実験結果から,従来の解釈可能な手法を超越し,ブラックボックスモデルに匹敵するロバスト性を実現することを示す。
さらに、モデルの予測に対して高い忠実度を持つ論理的説明を生成するために、LENの調整版を導入する。
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