学习 NVMe 流的语言用于勃索兰默检测
机器学习
2025-02-10 v1 密码学与安全
摘要
我们应用语言建模技术来检测 NVMe 命令序列中的勃索兰默活动。我们设计并训练两种基于 transformer 的模型：命令级别转换器 (CLT) 执行基于上下文的标记分类，以确定 individual 命令是否由勃索兰默发起；补丁级别转换器 (PLT) 预测勃索兰默在一组命令中访问的数据 volume。我们 present 两种模型设计及相应的 tokenization 和 embedding scheme，并表明它们在 missed-detection rate 提高了最高可达 24%，数据防丢失提高了 66%，识别勃索兰默访问数据提高了 84%。
引用
@article{arxiv.2502.05011,
title = {Learning the Language of NVMe Streams for Ransomware Detection},
author = {Barak Bringoltz and Elisha Halperin and Ran Feraru and Evgeny Blaichman and Amit Berman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.05011},
year = {2025}
}
备注
25 pages, 8 figures