Nghiên cứu của nhóm sinh viên về cơ chế phòng thủ trong phát triển mã độc được chấp nhận đăng tại Tạp chí quốc tế Vietnam Journal of Computer Science

NGHIA TO
11:00 21/04/2025

Chúc mừng sinh viên ngành An toàn thông tin (Khoa Mạng máy tính và truyền thông) có bài báo khoa học về cơ chế phòng thủ chủ động cho hệ thống phát hiện phần mềm độc hại trước các cuộc tấn công đối kháng được chấp nhận đăng tại Tạp chí quốc tế Vietnam Journal of Computer Science (tạp chí xếp hạng Q3).

Tên Bài báo:

Sinh viên thực hiện:

Giảng viên hướng dẫn:

Tóm tắt bài báo:

As cyber threats become more sophisticated, particularly through the use of adversarial attacks that can bypass traditional malware detection systems, the need for robust and adaptive defense mechanisms has never been greater. In response, Machine Learning and Deep Learning have emerged as powerful tools for enhancing the capabilities of Malware detection systems. However, these systems themselves are vulnerable to adversarial attacks, where subtle perturbations in input data can lead to misclassifications. Therefore, we present ProDef-MDS, a proactive defense mechanism that incorporates an Adversarial Restoration module to enhance both the accuracy and robustness of detecting adversarially perturbed malware samples. At the core of ProDef-MDS is the USTNet model, which combines UNet and Spatial Transformer Network to recover classification-relevant features from adversarial samples before feeding them into the classifier.

Additionally, the paper introduces a Multi-Perturbation technique, which generates diverse adversarial examples using five white-box attacks (FGSM, PGD10, PGD100, CW, DeepFool) and one black-box attack (AC-GAN), to comprehensively train the defense system. Experimental results on a real-world dataset of nearly 10,000 PE files, representing various malware families, demonstrate that ProDef-MDS significantly outperforms retraining-based approaches, especially against white-box attacks. Notably, the DenseNet169 model achieved an F1-score of 96.6% under DeepFool attacks, compared to 93.0% for the retraining method and just 1.6% for traditional models. Importantly, ProDef-MDS maintains high performance on clean data, with an F1-score consistently around 95%. Moreover, the proposed method reduces overall training time by allowing the AR module to be shared across multiple classifiers.

Thông tin về Tạp chí khoa học:

Vietnam Journal of Computer Science là một tạp chí quốc tế uy tín do Nhà xuất bản World Scientific phát hành, hướng đến các nghiên cứu chất lượng cao trong lĩnh vực Khoa học Máy tính, đặc biệt là các chủ đề liên quan đến bảo mật, học máy, điện toán hiệu năng cao và trí tuệ nhân tạo. Tạp chí được đánh giá là nền tảng khoa học chất lượng, kết nối cộng đồng nghiên cứu tại Việt Nam và quốc tế, đóng vai trò thúc đẩy các giải pháp sáng tạo và ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực công nghệ thông tin.

TIN LIÊN QUAN
𝐆𝐨𝐨𝐠𝐥𝐞 𝐂𝐚𝐩𝐭𝐮𝐫𝐞 𝐓𝐡𝐞 𝐅𝐥𝐚𝐠 được tổ chức bởi nhóm 𝐆𝐨𝐨𝐠𝐥𝐞 𝐒𝐞𝐜𝐮𝐫𝐢𝐭𝐲, có những thử thách từ các hạng mục khác nhau như: 𝐖𝐞𝐛, 𝐏𝐰𝐧, 𝐂𝐫𝐲𝐩𝐭𝐨, 𝐑𝐞𝐯𝐞𝐫𝐬𝐢𝐧𝐠, 𝐌𝐢𝐬𝐜. Thông tin về 𝐆𝐨𝐨𝐠𝐥𝐞 𝐂𝐚𝐩𝐭𝐮𝐫𝐞 𝐓𝐡𝐞 𝐅𝐥𝐚𝐠 𝟐𝟎𝟐𝟓 như sau: Thời gian diễn ra: Từ sáng 𝟏𝐡𝟎𝟎 ngày 𝟐𝟖/𝟎𝟔/𝟐𝟎𝟐𝟓 (Thứ 7) đến sáng...
SỰ KIỆN "WANNASETUP" ĐÃ CHÍNH THỨC BẮT ĐẦU! Bạn có đang sở hữu một góc học tập/làm việc siêu chất khiến ai nhìn cũng trầm trồ? Bạn có những món đồ chơi công nghệ độc đáo như bàn phím cơ “đỉnk kao”, dàn màn hình “Vip Pro” hỗ trợ tối...
Phòng Thí nghiệm An toàn Thông tin chào đón các bạn sinh viên đam mê lĩnh vực an ninh mạng và kiểm thử xâm nhập tham gia chương trình Thực tập Nghiên cứu (Research Intern) - Mùa hè năm 2025. Trong thời gian thực tập, các bạn sẽ có cơ...