Learning to Look Benign: Targeted Evasion of Malware Detectors via API Import Injection

本文研究基于机器学习的恶意软件检测器在静态特征（如Win32 API导入）上的脆弱性。作者提出一种对抗性攻击框架，能够通过向可执行文件添加少量特定于目标良性类别的API导入，使恶意软件被误分类为选定的良性软件类别（如PDF阅读器、游戏等），

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