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通过积极的opcode插入方法来绕过基于控制流图的GNN恶意软件检测器,并保留恶意性.

Hao Peng1,2, Zehao Yu1, Dandan Zhao1

  • 1College of Computer Science and Technology, Zhejiang Normal University, Jinhua, Zhejiang, China.

Scientific reports
|March 18, 2025
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此摘要是机器生成的。

本研究介绍了MalAOI,这是一种创建敌对恶意软件的新方法,通过将操作码插入便携式可执行控制流程图中来创建敌对恶意软件. MalAOI有效地逃避图形神经网络检测模型,显示出93.73%的逃避率.

科学领域:

  • 计算机科学 计算机科学
  • 网络安全 网络安全
  • 机器学习 机器学习

背景情况:

  • 机器学习的进步推动了新的恶意软件检测技术.
  • 现有的对抗性攻击很难修改便携式可执行文件 (PE) 控制流图 (CFG).
  • 使用CFG的图形神经网络 (GNN) 模型对对抗性恶意软件提出了检测挑战.

研究的目的:

  • 开发一种新的方法来生成逃避GNN检测的对抗性恶意软件.
  • 解决目前对PE恶意软件CFG的功能维护对抗性攻击的局限性.
  • 引入一种自主方法来创建有效的对抗恶意软件.

主要方法:

  • 引入了主动的opcode插入,这是PE CFG的新基准修改技术.
  • 在MalAOI框架内利用强化学习来识别最佳插入点和opcode序列.
  • 通过修改PE CFGs,同时保持功能,生成敌对恶意软件.

主要成果:

  • 与GNN检测模型相比,MalAOI的平均逃避率为93.73%.
  • 生成的敌对恶意软件在字节大小上仅增加了12.87%.
  • 在BODMAS和SOREL-20M数据集上进行了测试,证实了有效性.
关键词:
控制流量图 控制流量图维护功能的维护功能图形神经网络 图形神经网络恶意软件检测 恶意软件检测强化学习是一种强化学习.

结论:

  • 积极的opcode插入是生成功能对抗恶意软件的有效策略.
  • 通过修改PE CFGs,MalAOI成功地回避了基于GNN的恶意软件检测.
  • 该方法为绕过先进的恶意软件检测系统提供了一个有希望的解决方案.