利用对抗样本欺骗端到端深度学习恶意软件检测器
Deceiving End-to-End Deep Learning Malware Detectors using Adversarial Examples
AI 导读
研究者提出一种针对可执行字节等离散输入的新型损失函数，用对抗样本欺骗端到端深度学习恶意软件检测器。该方法向恶意二进制文件注入小段字节 payload，使其被卷积深度学习检测模型判定为良性且保留原始功能，实现高比例检测逃逸。该 payload 在同一文件不同位置和不同文件间均可迁移，熵值低、与良性数据段相近。