融合特征选择的Android恶意逃避攻击研究

作者：陈镭^*; 杨章静; 黄璞

来源：微电子学与计算机, 2021, 38(03): 89-94.

DOI：10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2021.03.016

• 机器学习
• 支持向量机
• 安卓恶意软件
• 逃避攻击
• 特征重要性

机器学习系统以其强大的自适应性、自学习能力,越来越多的应用到Android恶意软件检测领域,取得了显著的检测效果.然而,机器学习算法和样本本身还面临着诸多安全威胁,一些经过精心策划的攻击,希望颠覆这些算法并允许恶意行为对抗检测.首先以Drebin系统为例介绍了基于机器学习的Android恶意软件检测方法的原理,然后在攻击目标、攻击策略的基础了提出了针对机器学习分类器的逃避攻击模型.在综合考虑特征权重、可修改性、修改成本的基础上,提出了一种恶意对抗样本生成方法.实验结果表明,只需要修改很少量的特征,就能够逃避线性SVM分类器的检测,最后用一个具体的恶意样本逃避实例验证了提出方法的有效性.

• 单位
  计算机软件新技术国家重点实验室; 南京审计大学; 南京大学