Zero^2-SMELL: Uma nova abordagem de aprendizado zero-shot para detectar vulnerabilidades de dia zero

• Pedro H. Barros UFMG http://orcid.org/0000-0001-6606-0135
• Gabriel N. Gomes UFMG https://orcid.org/0000-0003-0198-6222
• Leonardo B. Barbosa UFMG
• Heitor S. Ramos UFMG

DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg.2021.17309

Resumo

Um dos problemas de segurança mais relevantes é inferir se um programa tem intenções maliciosas (software malware). Mesmo que o antivírus seja uma das abordagens mais populares para detecção de malware, novos tipos de malware são lançados em um ritmo acelerado, tornando a maioria das técnicas para detectá-los rapidamente obsoletas. Portanto, o antivírus normalmente falha em detectar novos malwares até que sua assinatura seja incorporada ao banco de dados. No entanto, novas técnicas para identificar malwares desconhecidos são necessárias para proteger os sistemas mesmo no dia zero do lançamento de um malware. O aprendizado few-shot é uma abordagem que consiste em usar alguns poucos exemplos de cada classe durante o treinamento de um modelo. Um caso interessante desse tipo de abordagem é a classificação de objetos que ainda não foram usados no conjunto de treinamento, ou seja, aprendizagem Zero-shot (ZSL). No presente trabalho, propomos um novo método de ZSL para classificar malware usando representação visual. Propomos um novo espaço de representação para calcular a similaridade entre pares de objetos, denominado espaço-S. Avaliamos nossa proposta em conjuntos de dados do mundo real compostos de exemplos de malware. Nossa proposta atingiu 81 na medida Recall@K e supera outros métodos em uma proporção de 14.81% em um modelo de classificação para vulnerabilidades de dia zero.

Palavras-chave: Vunerabilidade de dia zero, Detecção de malware, aprendizagem de metrica profunda

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