Multimodal Multi-Agent Ransomware Analysis Using AutoGen
作者: Asifullah Khan, Aimen Wadood, Mubashar Iqbal, Umme Zahoora
分类: cs.CR, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-01-28
备注: 45 pages, 11 figures and 10 tables
💡 一句话要点
提出基于AutoGen的多模态多Agent勒索软件分析框架，提升家族分类精度。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 勒索软件分析 多模态融合 多Agent系统 自编码器 Transformer 网络安全 威胁检测
📋 核心要点
- 传统勒索软件检测方法在应对新型变种时存在局限性，难以有效识别和分类。
- 提出多模态多Agent框架，利用静态、动态和网络信息，通过Agent间协作提升特征提取和分类能力。
- 实验表明，该框架在勒索软件家族分类的Macro-F1指标上提升显著，并降低了校准误差。
📝 摘要（中文）
勒索软件已成为严重的网络安全威胁，造成巨大的经济损失和运营中断。传统的检测方法，如静态分析、启发式扫描和行为分析，单独使用时往往效果不佳。为了解决这些局限性，本文提出了一种用于勒索软件分类的多模态多Agent分析框架。该框架结合了静态、动态和网络信息，每种数据类型由专门的Agent处理，这些Agent使用基于自编码器的特征提取。然后，通过融合Agent整合这些表示，并由基于Transformer的分类器使用融合后的表示来识别特定的勒索软件家族。Agent通过Agent间反馈机制迭代地优化特征表示，抑制低置信度信息。在包含数千个勒索软件和良性样本的大规模数据集上进行了评估，实验表明，该方法优于单模态和非自适应融合基线，在家族分类的Macro-F1指标上提高了0.936，并降低了校准误差。经过100多个epoch的训练，Agent反馈循环显示出稳定的单调收敛，在Agent质量方面实现了超过+0.75的绝对改进，最终综合得分约为0.88，且无需对语言模型进行微调。零日勒索软件检测仍然依赖于多态性和模态扰动。置信度感知弃权通过支持保守和可信的决策而非强制分类，实现了可靠的实际部署。研究结果表明，该方法为改进实际勒索软件防御系统提供了一条实用有效的途径。
🔬 方法详解
问题定义：现有勒索软件检测方法，如静态分析、启发式扫描和行为分析，在面对不断演变的勒索软件变种时，往往无法提供足够的检测精度和泛化能力。特别是对于零日勒索软件，传统方法难以有效提取关键特征，导致误报率高，检测效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态信息融合和多Agent协作，提升勒索软件的检测和分类能力。通过整合静态分析、动态分析和网络流量分析等多方面的信息，可以更全面地了解勒索软件的行为特征。同时，引入多个Agent，每个Agent负责处理一种模态的数据，并通过Agent间的反馈机制进行协作，从而提高特征提取的准确性和鲁棒性。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 数据采集模块：负责收集静态、动态和网络流量数据；2) 特征提取Agent：每个Agent负责处理一种模态的数据，使用自编码器提取特征；3) 融合Agent：将不同Agent提取的特征进行融合；4) 分类器：使用Transformer模型对融合后的特征进行分类，识别勒索软件家族；5) 反馈机制：Agent之间通过反馈机制迭代优化特征表示，抑制低置信度信息。
关键创新：该方法最重要的创新点在于多模态信息的自适应融合和Agent间的反馈机制。传统的融合方法通常采用固定的权重或简单的拼接，无法充分利用不同模态信息的互补性。而该方法通过Agent间的反馈机制，可以动态地调整不同模态信息的权重，从而实现更有效的融合。此外，Agent间的协作也提高了特征提取的鲁棒性，降低了噪声的影响。
关键设计：特征提取Agent使用自编码器进行特征提取，旨在学习数据的低维表示。融合Agent采用注意力机制，根据不同Agent的置信度动态调整权重。分类器使用Transformer模型，利用其强大的序列建模能力，捕捉勒索软件的行为模式。损失函数采用交叉熵损失，并引入校准误差惩罚项，以提高分类器的置信度。
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在勒索软件家族分类的Macro-F1指标上达到了0.936，显著优于单模态和非自适应融合基线。Agent反馈循环在100个epoch后实现了稳定的收敛，Agent质量提升超过0.75，最终综合得分达到0.88，且无需对语言模型进行微调。此外，置信度感知弃权机制提高了实际部署的可靠性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于企业安全防护系统、云安全平台和终端安全软件等领域，提升勒索软件的检测和防御能力。通过准确识别勒索软件家族，可以帮助安全人员快速响应和处置安全事件，减少经济损失和运营中断。该方法还可用于威胁情报分析，为安全研究人员提供更深入的勒索软件行为分析。
📄 摘要（原文）
Ransomware has become one of the most serious cybersecurity threats causing major financial losses and operational disruptions worldwide.Traditional detection methods such as static analysis, heuristic scanning and behavioral analysis often fall short when used alone. To address these limitations, this paper presents multimodal multi agent ransomware analysis framework designed for ransomware classification. Proposed multimodal multiagent architecture combines information from static, dynamic and network sources. Each data type is handled by specialized agent that uses auto encoder based feature extraction. These representations are then integrated through a fusion agent. After that fused representation are used by transformer based classifier. It identifies the specific ransomware family. The agents interact through an interagent feedback mechanism that iteratively refines feature representations by suppressing low confidence information. The framework was evaluated on large scale datasets containing thousands of ransomware and benign samples. Multiple experiments were conducted on ransomware dataset. It outperforms single modality and nonadaptive fusion baseline achieving improvement of up to 0.936 in Macro-F1 for family classification and reducing calibration error. Over 100 epochs, the agentic feedback loop displays a stable monotonic convergence leading to over +0.75 absolute improvement in terms of agent quality and a final composite score of around 0.88 without fine tuning of the language models. Zeroday ransomware detection remains family dependent on polymorphism and modality disruptions. Confidence aware abstention enables reliable real world deployment by favoring conservativeand trustworthy decisions over forced classification. The findings indicate that proposed approach provides a practical andeffective path toward improving real world ransomware defense systems.