Impacto de ataques de evasão e eficácia da defesa baseada em treinamento adversário em detectores de malware - Silva, Gabriel H. N. Espindola da; Fernandes Junior, Gilberto; Zarpelão, Bruno Bogaz (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2024)
Algoritmos de aprendizado de máquina (AM) podem ajudar na detecção de programas maliciosos, ou malwares, ao identificar padrões de comportamento deles. No entanto, os modelos de AM são vulneráveis a ataques de aprendizado de máquina adversário (AMA), permitindo que malwares sejam classificados como benignos. Este trabalho investiga o impacto dos ataques dFGSM (Deterministic Fast Gradient Sign Method), rFGSM (Randomic Fast Gradient Sign Method), BGA (Bit Gradient Ascent), BCA (Bit Coordinate Ascent) e Grosse contra detectores de malware e a eficácia da defesa baseada em treinamento adversário. Os resultados mostraram que ataques de alta intensidade (dFGSM, rFGSM, BGA) impactam significativamente a acurácia dos detectores, mesmo com treinamento adversário.