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12月14日，網(wǎng)絡(luò)安全公司Sophos和 ReversingLabs聯(lián)發(fā)布史上最大規(guī)模惡意軟件研究數(shù)據(jù)集——SoReL-20M，旨在構(gòu)建有效的防御能力，增強(qiáng)安全檢測(cè)和響應(yīng)的能力。
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SoReL-20M是一個(gè)含有2000萬(wàn)Windows PE文件元數(shù)據(jù)、標(biāo)簽和特征的數(shù)據(jù)集，其中包含1000萬(wàn)去除惡意軟件功能的惡意軟件樣本，目標(biāo)是為設(shè)計(jì)檢測(cè)惡意軟件的機(jī)器學(xué)習(xí)方法提供足夠的數(shù)據(jù)集。同時(shí)開(kāi)源的還有在這些數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練的基于PyTorch 和 LightGBM的機(jī)器學(xué)習(xí)模型作為基準(zhǔn)。
自然語(yǔ)言處理和圖像處理領(lǐng)域都有很多公開(kāi)的數(shù)據(jù)集，比如MNIST、ImageNet、CIFAR-10、IMDB Reviews、Sentiment140和WordNet。與自然語(yǔ)言處理和圖像處理領(lǐng)域不同的是，標(biāo)準(zhǔn)化的、標(biāo)記的數(shù)據(jù)集對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全來(lái)說(shuō)是非常具有挑戰(zhàn)性的，因?yàn)橛泻芏鄠€(gè)人識(shí)別的信息、敏感的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)、個(gè)人知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)等，更何況要把惡意軟件提供給未知的第三方。
2018年發(fā)布的EMBER(Endgame Malware BEnchmark for Research)是一個(gè)開(kāi)源的惡意軟件分類器，其中只有110萬(wàn)惡意樣本，其功能只是單一的標(biāo)記數(shù)據(jù)集(惡意軟件或非惡意軟件)，也就是說(shuō)會(huì)限制試驗(yàn)的范圍。
SoReL-20M的目標(biāo)是通過(guò)2000萬(wàn)的PE 惡意軟件樣本來(lái)解決這一問(wèn)題，其中含有1000萬(wàn)去除惡意軟件功能的惡意軟件樣本(無(wú)法執(zhí)行)，以及1000萬(wàn)非惡意軟件中提取的特征和元數(shù)據(jù)。
此外，該方法使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的標(biāo)記模型來(lái)生成指定惡意軟件樣本重要特征的人類可理解的語(yǔ)義描述。
SoReL-20M 的發(fā)布與近期業(yè)界動(dòng)向是一致的。20年10月，微軟發(fā)布了對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)威脅矩陣來(lái)幫助安全分析人員檢測(cè)、響應(yīng)和修復(fù)針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的對(duì)抗攻擊。
ReversingLabs研究人員稱，安全領(lǐng)域威脅情報(bào)共享的思想并不新鮮，但是是非常關(guān)鍵的。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為檢測(cè)新的惡意軟件和定向攻擊軟件的關(guān)鍵，而且應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。
Github 頁(yè)面：https://github.com/sophos-ai/SOREL-20M
關(guān)于SOREL-20M的論文SOREL-20M：A Large Scale Benchmark Dataset for Malicious PE Detection 下載地址：https://arxiv.org/abs/2012.07634
更多參見(jiàn)：https://ai.sophos.com/2020/12/14/sophos-reversinglabs-sorel-20-million-sample-malware-dataset/
本文翻譯自：https://ai.sophos.com/2020/12/14/sophos-reversinglabs-sorel-20-million-sample-malware-dataset/如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明原文地址。
文章標(biāo)題：SoReL-20M:2000萬(wàn)惡意軟件樣本數(shù)據(jù)集開(kāi)源
標(biāo)題路徑：http://m.5511xx.com/article/djespes.html
