論文の概要: DREAM: Combating Concept Drift with Explanatory Detection and Adaptation in Malware Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04095v2
- Date: Thu, 8 Aug 2024 05:45:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 20:07:02.277397
- Title: DREAM: Combating Concept Drift with Explanatory Detection and Adaptation in Malware Classification
- Title（参考訳）: DREAM: マルウェア分類における説明的検出と適応によるコンセプトドリフトの圧縮
- Authors: Yiling He, Junchi Lei, Zhan Qin, Kui Ren,
- Abstract要約: マルウェアの急速な進化、特に新しい家系では、分類精度をほぼランダムなレベルに低下させる可能性がある。
これまでの研究は主に漂流サンプルの検出に重点を置いており、専門家主導の分析とモデル再訓練のためのラベル付けに頼っていた。
DREAMは、既存のドリフト検出器の能力を超えるように設計された新しいシステムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.912839650827589
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Deep learning-based malware classifiers face significant challenges due to concept drift. The rapid evolution of malware, especially with new families, can depress classification accuracy to near-random levels. Previous research has primarily focused on detecting drift samples, relying on expert-led analysis and labeling for model retraining. However, these methods often lack a comprehensive understanding of malware concepts and provide limited guidance for effective drift adaptation, leading to unstable detection performance and high human labeling costs. To address these limitations, we introduce DREAM, a novel system designed to surpass the capabilities of existing drift detectors and to establish an explanatory drift adaptation process. DREAM enhances drift detection through model sensitivity and data autonomy. The detector, trained in a semi-supervised approach, proactively captures malware behavior concepts through classifier feedback. During testing, it utilizes samples generated by the detector itself, eliminating reliance on extensive training data. For drift adaptation, DREAM enlarges human intervention, enabling revisions of malware labels and concept explanations embedded within the detector's latent space. To ensure a comprehensive response to concept drift, it facilitates a coordinated update process for both the classifier and the detector. Our evaluation shows that DREAM can effectively improve the drift detection accuracy and reduce the expert analysis effort in adaptation across different malware datasets and classifiers.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースのマルウェア分類器は、コンセプトドリフトのために重大な課題に直面している。
マルウェアの急速な進化、特に新しい家系では、分類精度をほぼランダムなレベルに低下させる可能性がある。
これまでの研究は主に漂流サンプルの検出に重点を置いており、専門家主導の分析とモデル再訓練のためのラベル付けに頼っていた。
しかし、これらの手法はマルウェアの概念を包括的に理解せず、効果的なドリフト適応のための限られたガイダンスを提供し、不安定な検出性能と高い人為的ラベリングコストをもたらす。
これらの制約に対処するため、既存のドリフト検出器の能力を超越し、説明ドリフト適応プロセスを確立するために設計された新しいシステムであるDREAMを導入する。
DREAMはモデル感度とデータ自律性によるドリフト検出を強化する。
半教師付きアプローチで訓練された検出器は、分類器のフィードバックを通じてマルウェアの行動概念を積極的にキャプチャする。
テスト中は、検出器自体が生成したサンプルを使用し、広範なトレーニングデータへの依存を排除している。
ドリフト適応のために、DREAMは人間の介入を拡大し、マルウェアラベルのリビジョンと検出器の潜伏空間に埋め込まれた概念説明を可能にする。
概念のドリフトに対する包括的な応答を保証するため、分類器と検出器の両方の調整された更新プロセスを容易にする。
評価の結果,DREAMはドリフト検出精度を効果的に向上し,各種のマルウェアデータセットや分類器に適応する専門家分析の労力を削減できることがわかった。
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