A GNN-Based Adversarial Internet of Things Malware Detection Framework for Critical Infrastructure: Studying Gafgyt, Mirai, and Tsunami Campaigns
Notice bibliographique
Résumé
Significant advancement in Deep learning (DL) has turned it into an integral part of robust approaches for addressing cybersecurity problems in both current and aging infrastructures. Control Flow Graphs (CFGs) have demonstrated their effectiveness as leading choices that result in high-performing classifiers among various data representations used by DL-based models. Recently, Graph Neural Networks (GNNs) have made breakthroughs in the graph domain, and before long, they were jointly used with CFGs to train performant malware classifiers. However, graph-based adversarial attacks have caused suspicion about the predictions these graph-based malware classifiers make, and few studies have investigated detecting such attacks. Therefore, this paper proposes a novel GNN-based adversarial detector for identifying adversarial CFGs with higher efficacy than the previous work. This adversarial detector is placed in a data pipeline before a GNN-based malware classifier. In this paper, we solve the adversarial detection problem as an anomaly detection scenario and train the adversarial detector to learn the normal data distribution. Our GNN-based adversarial detector detects 98.96% of all adversarial CFGs, which is 1.17% higher than the previous method, with a 5.95% lower False Positive Rate (FPR). In the most hazardous category of the attack, where the attacker intends to render a malicious example as a benign input, we achieve a 4.85% boost compared to the previous competitors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».