攻击者已经学会了如何通过微小但巧妙的代码更改来欺骗机器学习恶意软件检测器，而研究人员表示他们可能终于有了答案。在一篇新论文中，来自 Inria 和 CISPA Helmholtz 信息安全中心的学者们描述了一个可以抵御这类规避尝试的框架。他们的工作重点是恶意软件检测中的对抗性样本，在这种情况下，攻击者会以保留其功能但混淆模型的方式修改软件……