Nghiên Cứu Khả Năng Diễn Giải Của Trình Phát Hiện Malware Dựa Trên Học Tập Tập Hợp

Đảm bảo an toàn cho hệ thống thông tin là yêu cầu cấp thiết trong xã hội hiện nay. Số lượng và độ phức tạp của các mối đe dọa ngày càng gia tăng. Các phương pháp phát hiện truyền thống như dựa trên chữ ký không còn đủ hiệu quả trước các mẫu mã độc mới. Nhiều nhà nghiên cứu đã áp dụng học máy, học sâu để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công. Tuy nhiên, các mô hình này lại dễ bị tấn công bởi các mẫu đối kháng, vốn được tạo ra bằng cách xáo trộn một chút các đầu vào hợp pháp. Nghiên cứu này sẽ tập trung cải thiện các phương pháp Malware detection explainability và đánh giá các tác động adversarial samples and explainability.

Để đối phó với các cuộc tấn công đối kháng, các phương pháp tổng quát và mạnh mẽ hơn như Học tổng hợp đang được phát triển. Học tổng hợp kết hợp nhiều thuật toán để tăng hiệu suất dự đoán. Kỹ thuật này được ứng dụng trong phòng chống phần mềm độc hại và tạo mẫu phần mềm độc hại đối kháng. Bên cạnh đó, tính minh bạch và độ tin cậy của các dự đoán cũng được chú trọng. Việc nghiên cứu khả năng diễn giải của mô hình học máy là vô cùng quan trọng. Nghiên cứu này cũng nhằm làm rõ vai trò của Ensemble learning explainability và Model explainability for cybersecurity

Khi tạo mẫu đối kháng, việc bảo toàn định dạng, khả năng thực thi và tính độc hại là vô cùng quan trọng. Nếu không đảm bảo được các yếu tố này, các mẫu đối kháng sẽ không thể đánh lừa được các hệ thống phát hiện malware. Nghiên cứu này tập trung giải quyết ba thách thức này khi tấn công phần mềm độc hại PE, đảm bảo rằng các mẫu đột biến vẫn có thể chạy và gây hại. Điều này giúp kết quả nghiên cứu Malware analysis techniques có giá trị thực tiễn cao hơn.

Việc hiểu rõ lý do tại sao một mô hình học máy hoặc học sâu đưa ra một dự đoán cụ thể là rất quan trọng để tăng cường độ tin cậy. Các phương pháp Explainable AI for malware analysis giúp làm sáng tỏ quá trình ra quyết định của mô hình. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp SHAPEx để đánh giá tác động của các đặc trưng đầu vào, giúp hiểu rõ hơn về cách các mô hình phát hiện phần mềm độc hại hoạt động. Qua đó làm tăng tính Trustworthy AI in cybersecurity.

FeaGAN được sử dụng để tạo ra các đặc trưng đối kháng, tận dụng lợi thế của Học tổng hợp để cải thiện khả năng đánh lừa các trình phát hiện phần mềm độc hại. Học tăng cường sau đó được sử dụng để hợp nhất các đặc trưng này vào các tệp PE độc hại, đảm bảo khả năng thực thi và tính độc hại. Sự kết hợp này giúp tạo ra các mẫu đối kháng hiệu quả hơn so với việc chỉ sử dụng một trong hai phương pháp Ensemble methods (Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting).

Phương pháp SHAPEx được đề xuất để tổng hợp thông tin từ các kết quả diễn giải, giúp tái sử dụng thông tin này trong các nghiên cứu tiếp theo. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc phân tích các mô hình phát hiện malware. SHAPex sử dụng các giá trị SHAP (SHapley Additive exPlanations) để đánh giá tác động của các đặc trưng đầu vào đối với các quyết định dự đoán, cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách các mô hình hoạt động. Nó có thể tận dụng LIME for malware analysis, SHAP values for malware detection để phục vụ mục đích Malware reverse engineering

Nghiên cứu so sánh hiệu quả của các thuật toán phát hiện phần mềm độc hại khác nhau, bao gồm cả thuật toán đơn lẻ và thuật toán tổng hợp. Việc so sánh này giúp xác định điểm mạnh và điểm yếu của từng thuật toán, cung cấp thông tin hữu ích cho việc lựa chọn thuật toán phù hợp với từng ứng dụng cụ thể. Việc này giúp cải thiện behavioral-based detection explainability và heuristic-based detection explainability.

Việc xác minh tính khả thi và tính độc hại của các mẫu đột biến là rất quan trọng để đảm bảo rằng chúng có thể được sử dụng trong các cuộc tấn công thực tế. Nghiên cứu này sử dụng các phương pháp kiểm tra tự động để xác minh rằng các mẫu đột biến vẫn có thể chạy và gây hại, đảm bảo rằng chúng không chỉ là các vec-tơ đặc trưng vô nghĩa. Nghiên cứu cần đánh giá và đưa ra thông tin hữu ích cho các giải pháp Explainable malware classifiers

Nghiên cứu này đóng góp vào việc phát triển các phương pháp tạo và đánh giá phần mềm độc hại đối kháng hiệu quả hơn. Phương pháp SHAPEx giúp cải thiện khả năng diễn giải của các mô hình phát hiện malware, cung cấp thông tin hữu ích cho việc phát triển các biện pháp đối phó hiệu quả hơn. Nghiên cứu này mang đến một phương pháp tiếp cận Interpretable malware detection using ensemble learning

Trong tương lai, nghiên cứu có thể tập trung vào việc cải thiện hiệu quả của các thuật toán tạo mẫu đối kháng, khám phá các phương pháp diễn giải mới và đánh giá trên các tập dữ liệu lớn hơn. Bên cạnh đó, Adversarial examples and explainability cần được quan tâm nhiều hơn để tìm ra những giải pháp bảo vệ hiệu quả nhất, đặc biệt là khi Malware detection explainability ngày càng trở nên quan trọng.