新二皇冠最新手机登录(www.22223388.com):神经网络可隐藏恶意软件,无法检测

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研究职员证实可以将恶意软件隐藏在神经网络图像分类器中以绕过防御措施。

克日,研究职员在一篇题为“EvilModel: Hiding Malware Inside of Neural Network Models”的学术论文中证实晰若何在不影响神经网络性能的条件下将恶意软件通过神经网络来举行传输,以绕过对恶意软件的检测。

隐藏地转达恶意软件和绕过对恶意软件的检测是恶意软件攻击流动来说是异常要害的。现阶段,神经网络模子的可注释性对照差,但具有较好的泛化能力。通过将恶意软件嵌入到已经训练好的神经网络的神经元中,就可以在不影响神经网络的性能的情形下隐藏地传输恶意软件。若是模子没有足够的神经元来嵌入恶意软件,攻击者还可以使用未经由训练的模子,由于未经训练的神经元网络有更多的神经元。然后,攻击者可以在用于原来模子相同的数据集来训练模子,这样最终模子就可以获得与原模子相同的性能。

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但研究职员同时指出该手艺只适用于恶意软件的隐藏,不适用于恶意软件的执行,要运行嵌入的恶意软件,攻击者必须用特定的应用来将恶意软件的差异部门从神经网络的神经元中提取出来。

测试证实可以将36.9MB的恶意软件嵌入到一个178MB的AlexNet模子中,同时保证模子的准确率损失不跨越1%,也就是说该威胁对反病毒引擎是完全透明的。


将恶意软件嵌入到神经网络的神经元后,由于神经网络模子的结构未发生转变,因此可以绕过反病毒软件的平安检查。随后,研究职员将嵌入了恶意软件的神经网络模子上传到了VirusTotal以检查恶意软件是否可以被检测到。但58个反病毒引擎都将模子识别为zip文件,没有任何一个恶意软件可以检测到可以情形。


研究职员以为,随着人工智能手艺的普遍应用,基于人工智能和神经网络的恶意软件等威胁和攻击将成为未来网络攻击的一个主流趋势,也是网络和信息平安威胁防护的新的挑战。研究职员在用户终端装备上安装平安软件来检测从神经网络模子中提取和执行恶意软件的历程。

论文下载地址:https://arxiv.org/pdf/2107.08590.pdf

本文翻译自:https://securityaffairs.co/wordpress/120558/malware/hiding-malware-model-neural-network.html

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