Disentangling Mechanism, Budget, and Coverage in Data Augmentation for Imbalanced Malware Family Classification
이 논문은 불균형한 악성코드 분류를 위한 딥 생성 모델에서 생성 메커니즘, 증강 예산(augmentation budget), 그리고 커버리지의 효과를 분리하여 분석하며, 대부분의 요인이 미미한 성능 향상을 가져오는 반면 증강 예산을 늘리는 것이 RBF-SVM 분류기에 대해 작지만 재현 가능한 개선을 제공한다는 점을 밝힘으로써 데이터 증강 전략을 평가하는 데 있어 실험 설계의 결정적인 중요성을 강조한다.
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디지털 세계에서 보안 팀들은 악성 소프트웨어와의 끊임 없고 불균형한 싸움에 직면해 있습니다. 그들은 생물학자가 잎의 모양을 보고 식물을 분류하듯, 컴퓨터 프로그램들을 그 행동 방식에 따라 수천 개의 가족(families)으로 분류해야 합니다. 문제는 그들이 의존하는 데이터가 심하게 왜곡되어 있다는 점입니다. 몇몇 흔한 악성코드 가족은 기록에 수천 번씩 등장하는 반면, 많은 희귀하고 새롭게 등장하는 가족들은 단 몇 번만 나타납니다. 컴퓨터 프로그램이 이 불균형한 데이터를 통해 학습하려고 할 때, 프로그램은 흔한 위협을 인식하는 데는 탁월해지지만, 새롭고 예측 불가능하기 때문에 종종 가장 위험한 요소인 희귀한 위협을 포착하는 데는 실패합니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 '데이터 증강(data augmentation)'이라는 기술을 시도해 왔습니다. 이는 희귀한 가족의 가짜 예시를 만들어내어 컴퓨터 프로그램이 그것들을 인식하는 법을 가르치는 것을 포함합니다. 어떤 연구자들은 기존의 예시를 복사하고 약간씩 수정하는 단순한 방법을 사용하는 반면, 다른 이들은 새로운 예시가 처음부터 어떻게 보여야 하는지를 상상하려고 노력하는 복잡한 딥러닝 시스템을 사용합니다. 지배적인 이야기는 더 복잡하고 상상력이 풍부한 시스템이 더 나은 가짜 데이터를 생성하며, 따라서 더 나은 보안 도구를 만들어낸다는 것이었습니다.
산호세 주립 대학교의 한 연구팀은 이 이야기가 실제로 사실인지 테스트하기로 했습니다. 그들은 화려하고 복잡한 시스템이 정말로 우월한지, 아니면 이러한 도구들의 성공이 단순히 생성된 가짜 예시의 수와 어떤 가족에 집중했는지에 의한 것인지를 확인하고자 했습니다. 이를 위해 그들은 20개의 서로 다른 가족을 나타내는 약 1,200개의 악성 프로그램 데이터셋을 사용하여 통제된 실험을 구축했습니다. 그들은 샘플이 5개뿐인 것부터 150개인 것까지 범위를 갖는 20개의 뚜est distinct한 가족을 가져왔고, 컴퓨터 프로그램이 이들을 식별하도록 학습해야 하는 훈련 환경을 만들었습니다. 연구진은 세 가지 유형의 학습 시스템을 비교했습니다: 일련의 예/아니오 질문을 던져 결정을 내리는 랜덤 포레스트(random forest), 층 형태의 연결을 통해 학습하는 신경망(neural network), 그리고 데이터 간의 거리에 기반하여 그룹 간의 경계를 그리는 서포트 벡터 머신(support vector machine)입니다. 그들은 두 가지 방식으로 악성코드를 설명하는 테스트를 진행했습니다: 특정 컴퓨터 명령어가 얼마나 자주 나타나는지를 계산하는 방식과, 그 명령어들을 수학적 좌표로 변환하여 그 의미를 포착하는 방식입니다.
연구진은 공정한 비교를 보장하기 위해 엄격한 규칙을 만들었습니다. 그들은 각 가족에 대해 생성된 가짜 예시의 수를 맞추었고, 모든 방법이 동일한 가족을 대상으로 하도록 보장했습니다. 이를 통해 그들은 세 가지 특정 요인을 분리할 수 있었습니다: 가짜 데이터를 만드는 방법에 사용된 방식, 생성된 가짜 예시의 총 개수, 그리고 가짜 예시를 받은 서로 다른 가족의 수입니다. 그들은 기존의 실제 예시 사이를 보간(interpolate)하는 단순한 방법과, 노이즈로부터 데이터를 생성하는 튜닝되지 않은 복잡한 시스템을 비교했습니다. 결과가 나왔을 때, 복잡한 생성 시스템이 단순한 방법을 지속적으로 능가하지 못했다는 것을 발견했습니다. 사실, 연구에서 가장 효과적인 학습 시스템의 경우, 복잡한 생성기를 사용하는 것과 단순한 생성기를 사용하는 것 사이의 차이는 너무 작아서 거의 보이지 않을 정도였습니다. 연구는 생성기의 복잡성으로부터 유의미한 효과를 감지하지 못했으며, 효과가 발견되지 않았더라도 더 작은 효과가 존재할 가능성은 분석에 의해 배제되지 않았음을 인정했습니다. 대신, 그들은 가장 중요한 요인이 단순히 추가된 가짜 예시의 수라는 것을 발견했습니다. 특정 가족에 대한 합성 샘플의 수를 늘렸을 때, 거리 기반 학습 시스템의 성능이 눈에 띄게 향상되었습니다.
연구진은 또한 가짜 데이터를 추가하는 것의 이점이 모든 유형의 학습 시스템에 고르게 퍼져 있지 않다는 것을 발견했습니다. 데이터 포인트 사이의 거리를 측정하는 것에 의존하는 시스템이 가짜 샘플 수가 증가할 때 명확하고 반복적인 개선을 보인 유일한 시스템이었습니다. 랜덤 포레스트를 포함한 다른 시스템들은 스스로 이미 매우 잘 수행했기 때문에, 가짜 데이터를 추가하는 것이 거의 차이를 만들지 못했습니다. 어떤 경우에는 랜덤 포레스트가 증강 없이도 가장 높은 정확도 점수를 달성했습니다. 이는 특정 유형의 학습 도구의 경우, 복잡한 가짜 데이터를 생성하려는 노력이 불필요할 수 있음을 시사합니다. 연구는 또한 가장 어려운 가족들뿐만 아니라 더 많은 가족에게 가짜 데이터를 추가하는 것이 도움이 되는지를 조사했습니다. 그들은 범위를 넓혀 더 많은 가족을 포함하는 것이 작은 상승을 제공했지만, 이는 이미 타겟팅된 가족들에 대해 예시의 수를 늘리는 것보다 약 절반 정도의 효과에 불과하다는 것을 발견했습니다.
이 연구 결과는 더 정교한 인공지능이 항상 이 특정 작업에 더 좋다는 가설에 도전합니다. 연구진은 생성된 예시의 수를 통제하지 않고 서로 다른 생성 모델을 비교하는 일반적인 관행이 오해의 소지가 있다고 결론지었습니다. 예시의 수와 타겟팅된 가족의 수가 일정할 때, 생성기의 선택은 제공된 데이터의 양보다 훨씬 덜 중요합니다. 가장 신뢰할 수 있는 개선은 단순히 희귀한 가족을 위한 더 많은 데이터 포인트를 갖는 것에서 왔으며, 이는 훨씬 더 단순한 방법으로 달성할 수 있는 요소입니다. 보안 분석가들에게 이는 복잡한 시스템을 투자하여 새로운 악성코드 예시를 생성하기 전에, 현재의 학습 도구가 단순히 데이터 부족으로 인해 충분히 훈련되지 않은 것은 아닌지 먼저 고려해야 함을 의미합니다. 만약 그들이 예시 사이의 거리를 측정하는 시스템을 사용하고 있다면, 더 많은 데이터를 추가하는 것이 핵심입니다. 만약 그들이 랜덤 포레스트와 같이 이미 견고한 시스템을 사용하고 있다면, 복잡한 합성 데이터를 생성하기 위한 추가적인 노력은 비용 대비 가치가 없을 수 있습니다. 이 연구는 복잡한 생성기가 쓸모없다고 주장하는 것이 아니라, 그들의 이점이 이전에 생각했던 것만큼 자동적이거나 보편적이지 않다는 것을 보여줍니다. 즉, 데이터의 양이 그것을 만드는 방법보다 더 중요하다는 것입니다.
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