Machine Learning Based Malwae Code Classifier Attack Using Hostile Data
Sung-koock Yoon, Chang hoon Kim · 한국통신학회논문지 · 2018
인공신경망을 이용한 악성코드 분류기법의 취약점을 제시하기 위해, 본 논문에서는 악성코드 분류모델의 정확도를 낮출 수 있는 공격기법을 제안한다. 공격의 절차는 1) 블랙박스 공격기법을 이용하여 모방모델을 학습시킨 후, 2) 적대적 데이터를 선택적으로 수집하고, 3) 수집된 데이터를 기반으로 공격을 실시한다. Microsoft사에서 제공하는 데이터를 이용하여 77.82%의 악성코드 분류 정확도를 보이는 기존 연구결과에 적용한 결과 그 정확도가 53.21%까지 감소함을 보인다.