資料介紹
惡意代碼問題使國家安全面臨嚴重威脅。隨著TⅠS協議快速普及,惡意代碼呈現岀流量加密化的趨勢,通信內容加密導致檢測難度的進一步提高。本文提岀一種惡意代碼流量偽裝框架 Stealthy Flow,以采用加密流量進遠控通信的公共資源型惡意代碼與GAN結合,對惡意流量進行不影響攻擊功能的偽裝,旨在實現偽裝后的對抗流量與良性流量的不可區分性,進而繞過基于杋器學習算法的分類器。 Stealthy Flow具有如下優勢:根據目標流量的變化動態調整對抗流量,實現動態流量偽裝;偽裝在惡意代碼層面進行,保證攻擊功能不被破壞;繞過目標不參與訓練過程,保證惡意代碼不會提前暴露。實驗結果表明, Stealthy Flow產生的攻擊流量與良性流量相似度極高,在對抗環境中可以繞過機器學習分類器因此,需要對此種惡意代碼提起注意,并盡快研究防御對策。
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