RAMP：逆转对抗扰动以增强针对恶意软件检测器的干净标签后门攻击
RAMP: Reversing Adversarial Perturbations to Strengthen Clean-Label Backdoor Attacks against Malware Detectors
AI 导读
针对深度学习恶意软件检测器微调更新流程中的训练时后门攻击，研究者提出 RAMP，用遗传算法在黑盒条件下优化逆转对抗扰动，再通过保持功能的二进制改写注入，使良性程序表征向恶意软件区域偏移，从而在训练中制造更强的特征-标签冲突。实验显示 RAMP 在低投毒比例下显著优于仅用触发器的基线，且不损失干净数据准确率，并可与更先进的触发器设计结合。该工作已被 Inscrypt 2026 接收。