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: Anais do XXIV Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg.2024.240800, 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.