Evaluating the Robustness of a Production Malware Detection System to Transferable Adversarial Attacks.

本文研究的是生产环境中的恶意软件检测系统在面对可迁移对抗性攻击时的鲁棒性。随着深度学习模型被广泛集成到大型生产系统中，其个体缺陷可能被利用，进而引发系统层面的安全漏洞。作者以 Gmail 的恶意软件检测流水线为案例，该流水线依赖一个名为 M

历史摘要 · 未重新核验 · ACM CCS