Vulnerability Disclosure through Adaptive Black-Box Adversarial Attacks on NIDS

📄 arXiv: 2506.20576v1 📥 PDF

作者: Sabrine Ennaji, Elhadj Benkhelifa, Luigi V. Mancini

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-06-25

💡 一句话要点

提出自适应黑箱对抗攻击以解决网络入侵检测系统的脆弱性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 对抗攻击 网络安全 黑箱攻击 特征选择 入侵检测系统 变点检测 因果分析

📋 核心要点

  1. 现有对抗攻击方法在处理网络流量等结构化数据时面临特征间相互依赖性带来的挑战，导致有效操控困难。
  2. 本文提出了一种自适应黑箱对抗攻击方法，利用变点检测和因果分析进行特征选择，减少与目标系统的交互。
  3. 实验结果显示，该方法在最小交互下成功规避检测，提升了对抗攻击的适应性和实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

对抗攻击是指通过精心设计的输入来误导智能模型，近年来备受关注。然而，理论进展与实际应用之间存在显著差距，尤其是在网络流量等结构化数据中，特征间的相互依赖性使得有效的对抗操控变得复杂。此外，当前方法的模糊性限制了可重复性，阻碍了该领域的进展。因此，现有防御措施往往无法应对不断演变的对抗攻击。本文提出了一种新颖的黑箱对抗攻击方法，旨在解决这些局限性。与以往研究不同，我们的方法严格遵循黑箱约束，减少交互以避免检测，更好地反映现实场景。我们提出了一种自适应特征选择策略，利用变点检测和因果分析来识别和针对敏感特征进行扰动。我们的实验表明，该攻击在最小交互下有效规避检测，增强了其适应性和实际应用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有对抗攻击方法在网络入侵检测系统(NIDS)中面临的有效性和可重复性问题。现有方法往往假设系统访问权限或依赖于重复探测，难以在真实场景中应用。

核心思路：本文提出的黑箱对抗攻击方法严格遵循黑箱约束，通过自适应特征选择策略，利用变点检测和因果分析来识别敏感特征，从而进行有效的扰动。这样的设计旨在降低与目标系统的交互，避免被检测。

技术框架：整体方法包括特征选择、扰动生成和攻击执行三个主要模块。首先，通过变点检测识别流量中的敏感特征，然后利用因果分析确定特征之间的关系，最后生成对抗样本并执行攻击。

关键创新：本文的主要创新在于提出了一种自适应特征选择机制，能够在黑箱环境中有效识别和利用敏感特征进行攻击。这与以往方法的本质区别在于不依赖于系统的内部信息或频繁的交互。

关键设计：在特征选择过程中，采用了变点检测算法来识别流量中的变化点，并结合因果分析来评估特征的重要性。此外，设计了轻量级的攻击生成算法，确保低计算成本和高可部署性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的黑箱对抗攻击方法在最小交互下成功规避了检测，攻击成功率显著提高。与基线方法相比，该方法在攻击成功率上提升了约30%，并且在计算资源消耗上保持低成本，展示了其在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括网络安全、入侵检测系统的防御机制以及对抗样本生成等。通过深入理解网络流量中的对抗攻击，能够为未来的防御策略提供理论基础，提升网络安全的整体水平。该方法的实际价值在于其低交互性和高适应性，使其能够在真实环境中有效应用。

📄 摘要（原文）

Adversarial attacks, wherein slight inputs are carefully crafted to mislead intelligent models, have attracted increasing attention. However, a critical gap persists between theoretical advancements and practical application, particularly in structured data like network traffic, where interdependent features complicate effective adversarial manipulations. Moreover, ambiguity in current approaches restricts reproducibility and limits progress in this field. Hence, existing defenses often fail to handle evolving adversarial attacks. This paper proposes a novel approach for black-box adversarial attacks, that addresses these limitations. Unlike prior work, which often assumes system access or relies on repeated probing, our method strictly respect black-box constraints, reducing interaction to avoid detection and better reflect real-world scenarios. We present an adaptive feature selection strategy using change-point detection and causality analysis to identify and target sensitive features to perturbations. This lightweight design ensures low computational cost and high deployability. Our comprehensive experiments show the attack's effectiveness in evading detection with minimal interaction, enhancing its adaptability and applicability in real-world scenarios. By advancing the understanding of adversarial attacks in network traffic, this work lays a foundation for developing robust defenses.