secml-malware：使用 Python 中的对抗性 EXEmples 对 Windows 恶意软件分类器进行渗透测试
密码学与安全
2024-12-16 v3
摘要
机器学习已日益用作 Windows 恶意软件检测的第一道防线。然而，近期工作表明，基于学习的恶意软件检测器可被精心扰动的输入恶意软件样本（称为对抗性 EXEmples）所规避，因此需要能够简化并自动化此类检测器对抗鲁棒性评估的工具。为此，我们提出 secml-malware，首个用于计算 Windows 恶意软件检测器对抗攻击的 Python 库。secml-malware 通过利用一组可在保持 Windows 程序功能的同时施加的可行操纵，实现了针对 Windows 恶意软件分类器的最先进白盒和黑盒攻击。该库可用于对 Windows 恶意软件检测器的对抗鲁棒性进行渗透测试与评估，并且可轻松扩展以纳入新颖的攻击策略。我们的库可在 https://github.com/pralab/secml_malware 获取。
引用
@article{arxiv.2104.12848,
title = {secml-malware: Pentesting Windows Malware Classifiers with Adversarial EXEmples in Python},
author = {Luca Demetrio and Battista Biggio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.12848},
year = {2024}
}