A Lean Transformer Model for Dynamic Malware Analysis and Detection
作者: Tony Quertier, Benjamin Marais, Grégoire Barrué, Stéphane Morucci, Sévan Azé, Sébastien Salladin
分类: cs.CR, cs.LG
发布日期: 2024-08-05
💡 一句话要点
提出精简Transformer模型，用于动态恶意软件分析与检测。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 恶意软件检测 Transformer模型 API调用序列 行为分析 深度学习
📋 核心要点
- 现有恶意软件检测方法依赖签名，易被绕过，行为分析需求迫切。
- 论文提出精简Transformer模型，直接分析API调用序列，降低模型复杂度。
- 实验结果表明，该方法在实现良好检测性能的同时，降低了碳排放。
📝 摘要（中文）
恶意软件是现代计算世界中快速增长的威胁，现有的防御措施不足以解决这个问题。这主要是因为许多预防解决方案依赖于基于签名的检测方法，而这些方法很容易被黑客规避。因此，迫切需要基于行为的分析，即在安全环境中运行可疑文件，并收集其跟踪报告以进行分析。以往的研究表明，利用神经网络和从这些执行报告中提取的API调用序列取得了一些成功。最近，大型语言模型和生成式人工智能主要在自然语言处理任务中展示了令人印象深刻的能力，并在网络安全领域为攻击者和防御者提供了有希望的应用。本文设计了一种基于Transformer架构的仅编码器模型，通过分析执行模拟解决方案收集的API调用序列来检测恶意文件。我们还限制了模型架构的大小及其参数数量，因为通常认为大型语言模型对于特定任务（例如我们在此处理的任务）来说可能过度。除了获得不错的检测结果外，这种方法还具有通过限制训练和推理时间以及减少硬件需求来促进技术操作，从而减少碳足迹的优势。我们还对结果进行了一些分析，并强调了使用Transformer分析恶意文件时的局限性和可能的改进。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于签名的恶意软件检测方法容易被绕过，而基于行为的分析需要人工分析执行报告，效率较低。现有方法难以在检测性能和资源消耗之间取得平衡。
核心思路：利用Transformer模型强大的序列建模能力，直接分析恶意软件执行过程中产生的API调用序列，从而实现自动化的恶意软件检测。同时，为了降低资源消耗，采用精简的Transformer模型结构。
技术框架：该模型采用Encoder-Only的Transformer架构。输入是恶意软件执行过程中产生的API调用序列。模型通过自注意力机制学习API调用之间的依赖关系，最终输出恶意软件的检测结果。整体流程包括：恶意软件执行、API调用序列提取、Transformer模型分析、恶意软件检测结果输出。
关键创新：该论文的关键创新在于将Transformer模型应用于恶意软件检测，并提出了精简的Transformer模型结构，在保证检测性能的同时，降低了模型的复杂度，减少了资源消耗。与传统方法相比，该方法无需人工特征工程，能够自动学习API调用序列中的恶意行为模式。
关键设计：模型采用Encoder-Only结构，减少了参数量。具体参数设置未知。损失函数未知。网络结构的关键在于自注意力机制，能够捕捉API调用序列中的长程依赖关系。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文重点在于提出了一种精简的Transformer模型，并声称取得了不错的检测结果，但没有提供具体的性能数据。论文强调了该方法在降低碳排放方面的优势，但缺乏与现有方法的量化对比。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化恶意软件分析平台、入侵检测系统等安全产品中，能够提高恶意软件检测的效率和准确性，降低安全运营成本。未来，该方法还可以扩展到其他安全领域，例如漏洞挖掘、威胁情报分析等。
📄 摘要（原文）
Malware is a fast-growing threat to the modern computing world and existing lines of defense are not efficient enough to address this issue. This is mainly due to the fact that many prevention solutions rely on signature-based detection methods that can easily be circumvented by hackers. Therefore, there is a recurrent need for behavior-based analysis where a suspicious file is ran in a secured environment and its traces are collected to reports for analysis. Previous works have shown some success leveraging Neural Networks and API calls sequences extracted from these execution reports. Recently, Large Language Models and Generative AI have demonstrated impressive capabilities mainly in Natural Language Processing tasks and promising applications in the cybersecurity field for both attackers and defenders. In this paper, we design an Encoder-Only model, based on the Transformers architecture, to detect malicious files, digesting their API call sequences collected by an execution emulation solution. We are also limiting the size of the model architecture and the number of its parameters since it is often considered that Large Language Models may be overkill for specific tasks such as the one we are dealing with hereafter. In addition to achieving decent detection results, this approach has the advantage of reducing our carbon footprint by limiting training and inference times and facilitating technical operations with less hardware requirements. We also carry out some analysis of our results and highlight the limits and possible improvements when using Transformers to analyze malicious files.