Evading Deep Learning-Based Malware Detectors via Obfuscation: A Deep Reinforcement Learning Approach

📄 arXiv: 2402.02600v1 📥 PDF

作者: Brian Etter, James Lee Hu, Mohammedreza Ebrahimi, Weifeng Li, Xin Li, Hsinchun Chen

分类: cs.CR, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-04

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的恶意软件混淆方法以规避检测

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 恶意软件检测 深度学习 强化学习 混淆技术 网络安全 对抗性生成

📋 核心要点

  1. 现有的恶意软件检测方法主要依赖于对可执行文件的细微修改，未能有效应对完整文件的混淆挑战。
  2. 本研究提出了一种结合开源加密工具与深度强化学习框架的混淆方法，以增强恶意软件的隐蔽性。
  3. 实验结果显示，所提方法的规避率提升显著，达到27%-49%，优于现有的强化学习方法。

📝 摘要（中文）

对抗性恶意软件生成（AMG）是生成对抗性恶意软件变体以增强基于深度学习的恶意软件检测器的重要工具。然而，现有研究大多仅对可执行文件进行细微扰动或添加，而未探索完整文件的混淆。本研究展示了一种结合开源加密工具与强化学习框架的混淆方法，能够有效规避先进的恶意软件检测引擎，并超越使用高级修改方法的技术。结果表明，该方法的规避率相比于广泛使用的基于强化学习的方法提高了27%-49%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有恶意软件检测方法对细微扰动的脆弱性，尤其是未能有效处理完整文件混淆的问题。现有方法多依赖于小规模的修改，无法应对更复杂的混淆技术。

核心思路：论文提出通过结合开源加密工具与深度强化学习框架，进行全面的恶意软件混淆，从而提高其规避检测的能力。这种设计旨在通过复杂的加密手段使恶意软件在检测引擎面前更具隐蔽性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、恶意软件加密模块和强化学习训练模块。首先，对恶意软件进行预处理，然后利用加密工具进行混淆，最后通过强化学习优化混淆策略，以提高规避率。

关键创新：最重要的技术创新在于将深度强化学习与文件级混淆相结合，形成了一种新的恶意软件规避策略。这一方法与现有技术的本质区别在于其对完整文件的全面加密，而非局部扰动。

关键设计：在参数设置上，采用了适应性学习率和多种损失函数以优化混淆效果。网络结构方面，设计了多层神经网络以增强模型的学习能力，并通过实验验证了不同结构对规避率的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在规避率上取得了显著提升，相比于现有的基于强化学习的方法，规避率提高了27%-49%。这一成果表明，结合深度强化学习与加密技术的混淆策略在实际应用中具有较强的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括网络安全、恶意软件分析和主动网络防御。通过提高恶意软件的隐蔽性，能够帮助安全研究人员更好地理解和应对新型网络威胁，进而提升整体网络安全防护能力。未来，该方法可能在自动化恶意软件检测和防御系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Adversarial Malware Generation (AMG), the generation of adversarial malware variants to strengthen Deep Learning (DL)-based malware detectors has emerged as a crucial tool in the development of proactive cyberdefense. However, the majority of extant works offer subtle perturbations or additions to executable files and do not explore full-file obfuscation. In this study, we show that an open-source encryption tool coupled with a Reinforcement Learning (RL) framework can successfully obfuscate malware to evade state-of-the-art malware detection engines and outperform techniques that use advanced modification methods. Our results show that the proposed method improves the evasion rate from 27%-49% compared to widely-used state-of-the-art reinforcement learning-based methods.