Building an Adversarial Malware Dataset by Family and Type: Generation, Evasion, and Poisoning Evaluation
该论文提出了一个对抗性恶意软件数据集，基于公开的RawMal-TF真实恶意软件二进制文件集合。作者使用一套对抗性恶意软件生成器，构建了两个对抗性PE文件数据集：一个包含44,347个按家族标记的样本，另一个包含33,596个按类型标记的样本
#adversarial-malware
共收录 3 条相关情报。
← 返回所有主题Adversarial Malware Generation in Linux ELF Binaries via Semantic-Preserving Transformations
提出一种针对Linux ELF二进制文件的对抗性恶意软件生成器，通过语义保持变换实现67.74%的逃逸率，并发现MalConv对文件中任何位置的字符串敏感。
Adversarial Co-Evolution of Malware and Detection Models: A Bilevel Optimization Perspective
提出一种基于双层优化的对抗防御框架，模拟攻击者与防御者的共同进化，将恶意软件逃逸率从90%降至0-1.89%。