論文の概要: MASKDROID: Robust Android Malware Detection with Masked Graph Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19594v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 07:22:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:07:57.205403
• Title: MASKDROID: Robust Android Malware Detection with Masked Graph Representations
• Title（参考訳）: MASKDROID: マスケグラフ表現を用いたロバストAndroidマルウェア検出
• Authors: Jingnan Zheng, Jiaohao Liu, An Zhang, Jun Zeng, Ziqi Yang, Zhenkai Liang, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: マルウェアを識別する強力な識別能力を持つ強力な検出器MASKDROIDを提案する。 我々は、グラフニューラルネットワークベースのフレームワークにマスキング機構を導入し、MASKDROIDに入力グラフ全体の復元を強制する。 この戦略により、モデルは悪意のあるセマンティクスを理解し、より安定した表現を学習し、敵攻撃に対する堅牢性を高めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.09270390096083
• License:
• Abstract: Android malware attacks have posed a severe threat to mobile users, necessitating a significant demand for the automated detection system. Among the various tools employed in malware detection, graph representations (e.g., function call graphs) have played a pivotal role in characterizing the behaviors of Android apps. However, though achieving impressive performance in malware detection, current state-of-the-art graph-based malware detectors are vulnerable to adversarial examples. These adversarial examples are meticulously crafted by introducing specific perturbations to normal malicious inputs. To defend against adversarial attacks, existing defensive mechanisms are typically supplementary additions to detectors and exhibit significant limitations, often relying on prior knowledge of adversarial examples and failing to defend against unseen types of attacks effectively. In this paper, we propose MASKDROID, a powerful detector with a strong discriminative ability to identify malware and remarkable robustness against adversarial attacks. Specifically, we introduce a masking mechanism into the Graph Neural Network (GNN) based framework, forcing MASKDROID to recover the whole input graph using a small portion (e.g., 20%) of randomly selected nodes.This strategy enables the model to understand the malicious semantics and learn more stable representations, enhancing its robustness against adversarial attacks. While capturing stable malicious semantics in the form of dependencies inside the graph structures, we further employ a contrastive module to encourage MASKDROID to learn more compact representations for both the benign and malicious classes to boost its discriminative power in detecting malware from benign apps and adversarial examples.
• Abstract（参考訳）: Androidのマルウェア攻撃は、モバイルユーザーに深刻な脅威を与えており、自動検出システムに対する大きな需要を必要としている。 マルウェア検出に使用されるさまざまなツールの中で、グラフ表現(例えば関数呼び出しグラフ)は、Androidアプリの振る舞いを特徴づける上で重要な役割を担っている。 しかし、現在最先端のグラフベースのマルウェア検出装置は、マルウェア検出において優れた性能を発揮するが、敵の例には弱い。 これらの敵対的な例は、正常な悪意のある入力に特定の摂動を導入することで、細心の注意を払って作られている。 敵の攻撃から守るために、既存の防御機構は、通常、検出器に補足的な追加であり、しばしば敵の事例の事前の知識に依存し、目に見えない種類の攻撃に対して効果的に防御することができない、重大な制限を示す。 本稿では,マルウェアを識別する強力な識別能力と,敵攻撃に対する顕著な堅牢性を備えた強力な検出器MASKDROIDを提案する。 具体的には、グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのフレームワークにマスキング機構を導入し、ランダムに選択されたノードの小さな部分(例えば20%)を使って、MASKDROIDに入力グラフ全体を復元させる。 グラフ構造内の依存関係の形で安定な悪意的セマンティクスをキャプチャする一方で,MASKDROIDがよりコンパクトな表現を学習し,良質なアプリからマルウェアを検出するための識別力を高めるために,さらにコントラスト的なモジュールを用いている。

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