Detecting Android Malware: From Neural Embeddings to Hands-On Validation with BERTroid

要約

サイバー脅威とマルウェア攻撃が個人と企業の両方にますます警戒を強めており、事前のマルウェア対策の緊急性が高まっています。
これにより、自動機械学習ソリューションへの関心が高まっています。
アテンションベースの深層学習手法の最先端のカテゴリであるトランスフォーマーは、目覚ましい成功を収めています。
このペーパーでは、BERT アーキテクチャに基づいて構築された革新的なマルウェア検出モデルである BERTroid について紹介します。
全体として、BERTroid は Android マルウェアと戦うための有望なソリューションとして浮上しました。
最先端のソリューションを上回るパフォーマンスを発揮するその能力は、悪意のあるソフトウェア攻撃に対するプロアクティブな防御メカニズムとしての可能性を示しています。
さらに、複数のデータセットで BERTroid を評価し、さまざまなシナリオ全体でのパフォーマンスを評価します。
サイバーセキュリティの動的な状況において、私たちのアプローチは、Android システム上のマルウェアの急速な進化に対する有望な回復力を実証しました。
機械学習モデルは広範なパターンを捕捉しますが、これらの動作をより深く理解して洞察するための手動検証の役割を強調します。
この人間の介入は、複雑で状況に応じた行動を識別するために重要であり、それによってモデルの結果を検証し強化します。

要約(オリジナル)

As cyber threats and malware attacks increasingly alarm both individuals and businesses, the urgency for proactive malware countermeasures intensifies. This has driven a rising interest in automated machine learning solutions. Transformers, a cutting-edge category of attention-based deep learning methods, have demonstrated remarkable success. In this paper, we present BERTroid, an innovative malware detection model built on the BERT architecture. Overall, BERTroid emerged as a promising solution for combating Android malware. Its ability to outperform state-of-the-art solutions demonstrates its potential as a proactive defense mechanism against malicious software attacks. Additionally, we evaluate BERTroid on multiple datasets to assess its performance across diverse scenarios. In the dynamic landscape of cybersecurity, our approach has demonstrated promising resilience against the rapid evolution of malware on Android systems. While the machine learning model captures broad patterns, we emphasize the role of manual validation for deeper comprehension and insight into these behaviors. This human intervention is critical for discerning intricate and context-specific behaviors, thereby validating and reinforcing the model’s findings.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google