Improving Malicious PDF Detection with a Robust Stacking Ensemble Approach
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the increasing prevalence of malicious PDF files has become a major cybersecurity concern. Despite advances in machine learning-based detection methods, cyber attackers continue to develop novel techniques for evading detection, necessitating the development of more robust and effective models. In this paper, we propose a stacking ensemble model that is used as part of a framework for robustness against feature-specific attacks. Additionally, we address the limitations of the PDFMal-2022 dataset by enhancing the feature extraction module and resolving issues related to flawed values and mismatched mapping, creating an improved dataset with additional features, the enhanced PDFMal-2022. We evaluate our model’s performance on the widely used Contagio dataset and compare it to three state-of-the-art approaches. Moreover, we provide a benchmark performance of the proposed model on the enhanced PDFMal-2022 dataset, validating its effectiveness in a more challenging setting. And we demonstrate our proposed framework’s performance and robustness against malicious PDFs from the QAKBOT and ICEDID malware campaigns. Our proposed stacking ensemble model and the enhanced PDFMal-2022 dataset contribute to the field of malicious PDF detection, providing a valuable asset in combating PDF-based cyber threats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».