基于 Transformer 的恶意软件检测器的对抗性攻击

Oct, 2022

基于 Transformer 的恶意软件检测器的对抗性攻击

Adversarial Attacks on Transformers-Based Malware Detectors

Yash Jakhotiya, Heramb Patil, Jugal Rawlani, Dr. Sunil B. Mane

TL;DR探究基于机器学习的恶意软件检测模型的安全性，使用 Transformers-based 恶意软件检测器进行对抗攻击，提出防御策略，将错误分类率降至一半。

Abstract

Signature-based malware detectors have proven to be insufficient as even a small change in malignant executable code can bypass these signature-based detectors. Many machine learning-based models have been proposed to efficiently detect a wide variety of malware. Many of these models a

malware detectors machine learning models adversarial attacks transformers-based detector defenses

发现论文，激发创造

基于 Transformer 的对抗攻击在安全领域中的有效性

评估了变压器对系统防御者的恶意样本的强健性以及对系统攻击者的对抗性样本的可迁移性，发现变压器所生成的对抗样本具有最高的可迁移率，对其他模型具有更强的对抗性，强调了研究在安全领域中使用变压器架构进行攻击和防御的重要性，并建议将其作为转移攻击设置中的主要架构。

Oct, 2023

对敌对攻击和防御的恶意软件分类调查

这项调查研究针对网络安全中恶意软件分类展示了当前对抗性攻击和防御策略的研究，将方法分类为生成模型、基于特征的方法、集成方法和混合策略，并评估了每个领域的优点和缺点，同时讨论了常用的数据集和评估标准，最后提出了开放性研究难题和未来的研究选项。

Dec, 2023

ATWM: 对抗训练防御对抗恶意软件

本文提出了一种基于对抗训练的对抗恶意软件防御方法，通过对预处理的简单对抗样本进行防御，提高了模型的对抗防御能力，在两组数据集的三种攻击方法中表现良好，且不影响模型准确性。

Jul, 2023

深度神经网络恶意软件分类的对抗扰动

该研究针对深度神经网络在恶意软件分类中存在的漏洞，通过对对抗样本进行有效构建的攻击，探讨如何构建在样本生成方面更具挑战性的更安全的模型。该研究表明，在对抗样本的制作方面，恶意软件分类与计算机视觉领域之间存在巨大的差异。本文还评估了潜在的防御机制对恶意软件分类的影响，并发现对抗样本的蒸馏和重新训练可以带来很有前途的结果。

Jun, 2016

使用对抗样本欺骗端对端深度学习恶意软件检测器

文章介绍了一种针对离散输入数据生成对抗性样本的新型损失函数，该方法被应用于卷积神经网络用于恶意软件检测中，可以成功地将生成的有效载荷插入二进制文件中，使其被检测为良性，并保留原始功能。

Feb, 2018

基于对抗字级语言模型的二进制黑盒逃避攻击：针对基于深度学习的静态恶意软件检测器

本文提出了一种基于深度学习的 MalRNN 方法来生成恶意软件的变种，无需访问目标防病毒模型的规格、置信度分数或动态恶意软件分析等限制，同时对三个深度学习恶意软件检测器进行了有效的躲避，具有较强的实用价值。

Dec, 2020

恶意软件检测中的对抗样本探索

研究卷积神经网络在恶意软件检测中的应用，探索对抗样本在该领域中的影响，发现之前的攻击不如之前报告的那么有效，同时还存在架构上的弱点，容易遭受新的攻击策略，继而探讨了攻击策略的可变性、提高攻击有效性的权衡以及单步攻击的可转移性。

Oct, 2018

对抗性恶意二进制文件：规避可执行文件中的深度学习恶意软件检测

本文通过对恶意软件检测方法的深度学习进行的攻击实验证明，机器学习以及深度神经网络存在易受攻击的漏洞，并提出基于梯度的攻击方法，可以使恶意软件逃脱检测而不影响其入侵功能。

Mar, 2018

制作有效的恶意软件对抗样本

应用强化学习算法生成对抗性恶意文件可以有效绕过大多数杀毒软件，揭示了基于机器学习的恶意软件检测系统易受对抗性攻击的脆弱性。

Jun, 2023

针对网络入侵检测系统的逼真对抗攻击建模

通过对网络入侵检测系统进行基于机器学习的威胁模拟，发现现有文献中的威胁模型不适用于实际的网络安全情景，因此，有必要加强现有防御系统以及探索更加真实和有效的对抗方式。

Jun, 2021