論文の概要: A New Framework of Software Obfuscation Evaluation Criteria
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14093v1
- Date: Wed, 19 Feb 2025 20:45:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 14:29:56.351543
- Title: A New Framework of Software Obfuscation Evaluation Criteria
- Title（参考訳）: ソフトウェア難読化評価基準の新しい枠組み
- Authors: Bjorn De Sutter,
- Abstract要約: 過去には、有効性、レジリエンス、ステルス、コストなどの保護の強さを評価するために、いくつかの基準が提案されている。
我々は、ソフトウェア保護評価基準の新たな枠組みとして、妥当性、有効性(または有効性)、堅牢性、隠蔽性、頑健性、感受性、予測可能性、コストを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0567294793102784
- License:
- Abstract: In the domain of practical software protection against man-at-the-end attacks such as software reverse engineering and tampering, much of the scientific literature is plagued by the use of subpar methods to evaluate the protections' strength and even by the absence of such evaluations. Several criteria have been proposed in the past to assess the strength of protections, such as potency, resilience, stealth, and cost. We analyze their evolving definitions and uses. We formulate a number of critiques, from which we conclude that the existing definitions are unsatisfactory and need to be revised. We present a new framework of software protection evaluation criteria: relevance, effectiveness (or efficacy), robustness, concealment, stubbornness, sensitivity, predictability, and cost.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアリバースエンジニアリングや改ざんといった人為的攻撃に対する実用的ソフトウェア保護の分野では、保護の強さを評価するためにサブパー法を用いることや、そのような評価がなくても、科学文献の多くが悩まされている。
過去には、有効性、レジリエンス、ステルス、コストなどの保護の強さを評価するために、いくつかの基準が提案されている。
進化する定義と利用を分析します。
我々は、いくつかの批判を定式化し、そこから既存の定義は不満足であり、修正する必要があると結論づける。
我々は、ソフトウェア保護評価基準の新たな枠組みとして、妥当性、有効性(または有効性)、堅牢性、隠蔽性、頑健性、感受性、予測可能性、コストを提案する。
関連論文リスト
- Dynamic Vulnerability Criticality Calculator for Industrial Control Systems [0.0]
本稿では,動的脆弱性臨界計算機を提案する革新的な手法を提案する。
本手法は, 環境トポロジの分析と, 展開されたセキュリティ機構の有効性を包含する。
本手法では,これらの要因を総合的なファジィ認知マップモデルに統合し,攻撃経路を組み込んで全体の脆弱性スコアを総合的に評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T09:48:47Z) - A Convex Framework for Confounding Robust Inference [21.918894096307294]
本研究では,非保守的共同設立者を対象に,オフラインの文脈的盗賊の政策評価について検討した。
本稿では,凸プログラミングを用いてポリシー値のシャープな下限を推定する一般推定器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-21T19:45:37Z) - Evaluation Methodologies in Software Protection Research [3.0448872422956437]
Man-at-the-end (MATE)攻撃者は、攻撃されたソフトウェアが動作するシステムを完全に制御する。
企業もマルウェアの作者も、このような攻撃を防ごうとしている。
MATE攻撃者は様々な方法で目標を達成することができるため、保護の強さを測定することは依然として困難である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-14T12:24:36Z) - From Static Benchmarks to Adaptive Testing: Psychometrics in AI Evaluation [60.14902811624433]
本稿では,静的評価手法から適応テストへのパラダイムシフトについて論じる。
これには、ベンチマークで各テスト項目の特性と価値を推定し、リアルタイムでアイテムを動的に調整することが含まれる。
我々は、AI評価にサイコメトリックを採用する現在のアプローチ、アドバンテージ、そして根底にある理由を分析します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-18T09:54:33Z) - From Adversarial Arms Race to Model-centric Evaluation: Motivating a
Unified Automatic Robustness Evaluation Framework [91.94389491920309]
テキストの敵対攻撃は、セマンティック保存されているが、入力に誤解を招く摂動を加えることでモデルの弱点を発見することができる。
既存のロバストネス評価の実践は、包括的評価、非現実的評価プロトコル、無効な対人サンプルの問題を示す可能性がある。
我々は、敵攻撃の利点を活用するために、モデル中心の評価にシフトする統合された自動ロバストネス評価フレームワークを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-29T14:55:20Z) - A Unified Evaluation of Textual Backdoor Learning: Frameworks and
Benchmarks [72.7373468905418]
我々は,テキストバックドア学習の実装と評価を促進するオープンソースツールキットOpenBackdoorを開発した。
また,単純なクラスタリングに基づく防御ベースラインであるCUBEを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-17T02:29:23Z) - Evaluating the Adversarial Robustness of Adaptive Test-time Defenses [60.55448652445904]
このような適応型テストタイムディフェンスを分類し、その潜在的なメリットと欠点を説明します。
残念なことに、適切な評価を行うと、静的モデルが大幅に改善されることはない。
推論コストを同時に増加しながら、基盤となる静的モデルを弱めるものもあります。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-28T12:11:40Z) - Indicators of Attack Failure: Debugging and Improving Optimization of
Adversarial Examples [29.385242714424624]
機械学習モデルの頑健さを敵の例に評価することは難しい問題である。
我々は、勾配に基づく攻撃の最適化において共通の障害を明らかにするための定量的指標のセットを定義する。
実験により,現在の対向ロバスト性評価を可視化し,デバッグし,改善するために,提案した障害指標が有効であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-18T06:57:58Z) - Reliable Off-policy Evaluation for Reinforcement Learning [53.486680020852724]
シーケンシャルな意思決定問題において、非政治評価は、目標政策の期待累積報酬を推定する。
本稿では、1つまたは複数のログデータを用いて、ロバストで楽観的な累積報酬推定を提供する新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-08T23:16:19Z) - A general framework for defining and optimizing robustness [74.67016173858497]
分類器の様々な種類の堅牢性を定義するための厳密でフレキシブルなフレームワークを提案する。
我々の概念は、分類器の堅牢性は正確性とは無関係な性質と考えるべきであるという仮定に基づいている。
我々は,任意の分類モデルに適用可能な,非常に一般的なロバスト性フレームワークを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-19T13:24:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。