Aug, 2023
恶意软件检测的对抗学习技术比较
A Comparison of Adversarial Learning Techniques for Malware Detection
Pavla Louthánová, Matouš Kozák, Martin Jureček, Mark Stamp
TL;DR机器学习在自动恶意软件检测方面表现出色，但机器学习模型也存在容易受到对抗攻击的漏洞。本篇文章围绕生成对抗恶意软件样本的问题展开讨论，特别关注恶意的 Windows Portable Executable（PE）文件。我们总结并比较了以对抗机器学习为目标的恶意软件检测方法，并应用了基于梯度、基于进化算法和基于强化学习的方法来生成对抗样本，并将生成的样本与选定的杀毒软件进行测试。结果显示，对先前检测到的恶意软件应用优化的改动可能会将文件错误地分类为良性。已知生成的恶意软件样本可成功用于攻击其他检测模型，并且使用多种生成器组合可以创建新的样本以逃避检测。实验显示采用强化学习方法的 Gym-malware 生成器具有最大的实际潜力，其平均生成样本时间为 5.73 秒，最高平均逃避率为 44.11%。将 Gym-malware 生成器与自身相结合可提高逃避率至 58.35%。