提取类别确定的恶意软件标签

工作来源

DSN 2023

工作背景

CARO 在 1991 年提出了命名规范，但由于后续恶意软件的爆炸式增长与反病毒引擎的多种多样，恶意软件命名完全分散。

近年来机器学习的兴起，需要大量已标注的数据。利用如 VirusTotal 等多引擎扫描检测服务，即可利用多种引擎收集恶意软件标签。业界已经广泛采用这种方式来构建基准数据集，标签混乱会产生诸多影响。

尽管恶意软件标签的命名模式是个黑盒，但从数据中可以发现在将行为标签与平台标签当作定位器时，家族标签总是会出现在相同的上下文中。

恶意软件的行为标签与平台标签的总量很小，通常是语义化的、可识别的。

工作设计

架构如下所示：

一共由两个模块组成：

• 更新模块：利用增量解析方案更新定位器词汇表。

• 解析模块：依赖最新的定位器词汇与位置优先搜索算法，输出类别确定的标签。
  

位置优先搜索算法有两种模式，解析模式下定位器词汇表完全更新。在更新模式下，定位器词汇表并不完整。为了保证标签更新的质量，位置优先搜索算法只保留大于两个定位器检索发现的家族标签。

更新模块

更新模块基于共现优先搜索（CFS）算法使用家族标签查找新出现的定位器，如下所示。

查看家族标签与其他标签同时出现的次数，超过阈值的被认为是潜在的定位器。AVClass 检测杂项标签的方式与此较为类似，只是 AVClass 会使用实际的家族标签，CFS 利用 LFS 自动检索家族标签。

工作准备

训练时使用 VirusShare 在 2012 年到 2022 年收集的 890 万文件，通过 VirusTotal 获取 59 个检测引擎给出的 2100 万个恶意软件标签。

共计 68 个平台标签、231 个行为标签、6.1 万个家族标签，由上可见行为标签与平台标签的增长相对缓慢。

评估时额外使用的数据集如下所示：

工作评估

解析准确度

在 MalGenome 与 Drebin 上，TagClass 比 Euphony 分别好了 21% 与 28%。

定位器更新

初始定位器收集了 61 个，增量解析收敛速度很快，三轮内就能达到稳定。

定位失败的那些，大多数是由于恶意软件标签中没有家族标签与其临近。另外一小部分是，LFS 不能在只有一个定位器的情况下发现新家族标签，CFS 也不能利用这些标签找到新的定位器。

第一轮的 TagClass 在 MalGenome 与 Drebin 上实现了 30% 与 21.2%的准确度，并且输出了 20 个潜在定位器与 109 个潜在定位器，数据量越大人工的负担也越大。

增大 thresholdcfs 时，准确度会上升，召回率会略有下降。

三种（多数投票/MV，复数投票/PV，DS）恶意软件标签推断方法比较如下，DS 的效果要比多数投票与复数投票都好。

工作思考

前面提到过恶意软件命名的系列坑，算是补了一个吧，其实这也是在手里压了一年的存稿了。这块做的人不算多，近几年的工作也算是越做越明朗了。这个工作应该也是非常值得学习的，后续应该会有更好的工作出现。

原文始发于微信公众号（威胁棱镜）：提取类别确定的恶意软件标签