論文の概要: SLIFER: Investigating Performance and Robustness of Malware Detection Pipelines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14478v3
- Date: Thu, 19 Dec 2024 13:56:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-20 13:27:50.405698
- Title: SLIFER: Investigating Performance and Robustness of Malware Detection Pipelines
- Title（参考訳）: SLIFER: マルウェア検出パイプラインの性能とロバスト性の調査
- Authors: Andrea Ponte, Dmitrijs Trizna, Luca Demetrio, Battista Biggio, Ivan Tesfai Ogbu, Fabio Roli,
- Abstract要約: アカデミアは、モデル1つまたはアンサンブル内の静的解析と動的解析を組み合わせることに焦点を当てる。
本稿では,多種多様な解析手法を用いて構築したマルウェア検知器の特性について検討する。
私たちが知る限り、我々はシーケンシャルなマルウェア検知器の特性を初めて調査し、実際の生産環境での行動に光を当てています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.940071285118451
- License:
- Abstract: As a result of decades of research, Windows malware detection is approached through a plethora of techniques. However, there is an ongoing mismatch between academia -- which pursues an optimal performances in terms of detection rate and low false alarms -- and the requirements of real-world scenarios. In particular, academia focuses on combining static and dynamic analysis within a single or ensemble of models, falling into several pitfalls like (i) firing dynamic analysis without considering the computational burden it requires; (ii) discarding impossible-to-analyze samples; and (iii) analyzing robustness against adversarial attacks without considering that malware detectors are complemented with more non-machine-learning components. Thus, in this paper we bridge these gaps, by investigating the properties of malware detectors built with multiple and different types of analysis. To do so, we develop SLIFER, a Windows malware detection pipeline sequentially leveraging both static and dynamic analysis, interrupting computations as soon as one module triggers an alarm, requiring dynamic analysis only when needed. Contrary to the state of the art, we investigate how to deal with samples that impede analyzes, showing how much they impact performances, concluding that it is better to flag them as legitimate to not drastically increase false alarms. Lastly, we perform a robustness evaluation of SLIFER. Counter-intuitively, the injection of new content is either blocked more by signatures than dynamic analysis, due to byte artifacts created by the attack, or it is able to avoid detection from signatures, as they rely on constraints on file size disrupted by attacks. As far as we know, we are the first to investigate the properties of sequential malware detectors, shedding light on their behavior in real production environment.
- Abstract（参考訳）: 何十年にもわたっての研究の結果、Windowsのマルウェア検出は数多くの技術を通してアプローチされている。
しかしながら、検出率と低い誤報の観点から最適なパフォーマンスを追求するアカデミックと、現実のシナリオの要件との間には、継続的なミスマッチがある。
特にアカデミックは、単一のモデルまたはアンサンブル内で静的解析と動的解析を組み合わせることに集中し、いくつかの落とし穴に陥る。
一 必要な計算負担を考慮せずに、動的解析を行うこと。
二 分析不可能なサンプルを廃棄すること、及び
三 マルウェア検出装置がより非機械的学習要素に補完されていることを考慮せずに、敵攻撃に対する堅牢性を分析すること。
そこで本研究では,多種多様な分析手法を用いて構築されたマルウェア検出器の特性を調査することにより,これらのギャップを橋渡しする。
そこで我々は,Windowsのマルウェア検出パイプラインであるSLIFERを開発し,静的解析と動的解析の両方を逐次利用し,一つのモジュールがアラームを起動するとすぐに計算を中断する。
現状とは対照的に、分析を阻害するサンプルの扱い方を調べ、それがパフォーマンスにどの程度影響するかを示し、誤報を劇的に増やさないよう正当であると宣言した方がよいと結論付けた。
最後に,SLIFERのロバスト性評価を行う。
反対に、新たなコンテンツの注入は、攻撃によって生成されたバイトアーティファクトによって、動的解析よりもシグネチャによってブロックされるか、あるいは、攻撃によって中断されたファイルサイズに対する制約に依存するため、シグネチャの検出を回避できる。
私たちが知る限り、我々はシーケンシャルなマルウェア検知器の特性を初めて調査し、実際の生産環境での行動に光を当てています。
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