Disentangling Mechanism, Budget, and Coverage in Data Augmentation for Imbalanced Malware Family Classification
Este artigo desmembra os efeitos do mecanismo de geração, do orçamento de aumento e da cobertura em modelos generativos profundos para classificação de malware desbalanceada, constatando que, embora a maioria dos fatores resulte em ganhos de desempenho negligenciáveis, o aumento do orçamento de aumento proporciona uma melhoria pequena, mas reproduzível para classificadores RBF-SVM, destacando a importância crítica do desenho experimental na avaliação de estratégias de aumento de dados.
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No mundo digital, as equipes de segurança enfrentam uma batalha constante e desigual contra softwares maliciosos. Elas precisam classificar milhares de programas de computador em famílias com base em como eles se comportam, de forma muito semelhante a um biólogo que classifica plantas pela forma de suas folhas. O problema é que os dados nos quais elas se baseiam são fortemente desequilibrados. Algumas famílias comuns de malware aparecem milhares de vezes em seus registros, enquanto muitas famílias raras e emergentes aparecem apenas algumas poucas vezes. Quando um programa de computador tenta aprender com esses dados desproporcionais, ele se torna excelente em reconhecer as ameaças comuns, mas falha em detectar as raras, que são frequentemente as mais perigosas por serem novas e imprevisíveis. Para corrigir isso, pesquisadores tentaram uma técnica chamada aumento de dados (data augmentation). Isso envolve a criação de exemplos falsos das famílias raras para ensinar o programa de computador a reconhecê-las. Alguns pesquisadores usam métodos simples que copiam e alteram levemente exemplos existentes, enquanto outros usam sistemas complexos de aprendizado profundo que tentam imaginar como um novo exemplo deveria ser do zero. A história predominante tem sido a de que os sistemas mais complexos e imaginativos produzem melhores dados falsos e, portanto, levam a ferramentas de segurança melhores.
Uma equipe de pesquisadores da San Jose State University decidiu testar se essa história era realmente verdadeira. Eles se propuseram a ver se os sistemas sofisticados e complexos eram verdadeiramente superiores, ou se o sucesso dessas ferramentas devia-se simplesmente a quantos exemplos falsos eram criados e quais famílias eram escolhidas para focar. Para fazer isso, construíram um experimento controlado usando um conjunto de dados de quase 1.200 programas maliciosos representando vinte famílias diferentes. Eles pegaram vinte famílias distintas, variando daquelas com apenas cinco amostras conhecidas até aquelas com cento e cinquenta, e criaram um ambiente de treinamento onde os programas de computador tinham que aprender a identificá-las. Os pesquisadores então compararam três tipos diferentes de sistemas de aprendizado: uma floresta aleatória (random forest), que toma decisões fazendo uma série de perguntas de sim ou não; uma rede neural, que aprende através de camadas de conexões; e uma máquina de vetores de suporte (support vector machine), que desenha fronteiras entre grupos com base na distância entre eles. Eles testaram esses sistemas usando duas maneiras diferentes de descrever o malware: uma que contava a frequência com que instruções específicas de computador apareciam, e outra que transformava essas instruções em coordenadas matemáticas para capturar seu significado.
Os pesquisadores criaram um conjunto rigoroso de regras para garantir uma comparação justa. Eles igualaram o número de exemplos falsos criados para cada família e garantiram que as mesmas famílias fossem alvo de todos os métodos. Isso permitiu isolar três fatores específicos: o método usado para criar os dados falsos, o número total de exemplos falsos gerados e o número de diferentes famílias que receberam esses exemplos falsos. Eles compararam um método simples que interpola entre exemplos reais contra um sistema complexo e não ajustado que gera dados a partir de ruído. Ao analisarem os resultados, descobriram que o sistema generativo complexo não superou consistentemente o método simples. Na verdade, para o sistema de aprendizado mais eficaz em seu estudo, a diferença entre usar o gerador complexo e o simples era tão pequena que era quase invisível. O estudo não detectou um efeito significativo da complexidade do gerador, reconhecendo que, embora nenhum efeito tenha sido encontrado, efeitos menores permanecem possíveis e não foram excluídos pela análise. Em vez disso, descobriram que o fator mais significativo era simplesmente quantos exemplos falsos eram adicionados. Quando aumentaram o número de amostras sintéticas para uma família específica, o desempenho do sistema de aprendizado baseado em distância melhorou visivelmente.
Os pesquisadores também descobriram que os benefícios de adicionar mais dados falsos não eram distribuídos uniformemente entre todos os tipos de sistemas de aprendizado. O sistema que depende de medir distâncias entre pontos de dados foi o único que mostrou uma melhoria clara e repetível quando o número de amostras falsas aumentou. Os outros sistemas, incluindo a floresta aleatória, tiveram um desempenho tão bom por conta própria que a adição de dados falsos fez pouca ou nenhuma diferença. Em alguns casos, a floresta aleatória alcançou as pontuações de precisão mais altas sem qualquer aumento de dados. Isso sugere que, para certos tipos de ferramentas de aprendizado, o esforço para gerar dados falsos complexos pode ser desnecessário. O estudo também examinou se adicionar dados falsos a mais famílias, em vez de apenas às mais difíceis, ajudava. Eles descobriram que ampliar o escopo para incluir mais famílias proporcionou um pequeno impulso, mas foi aproximadamente metade tão eficaz quanto simplesmente aumentar o número de exemplos para as famílias que já estavam sendo alvo.
As descobertas desafiam a suposição de que a inteligência artificial mais sofisticada é sempre melhor para esta tarefa específica. Os pesquisadores concluíram que a prática comum de comparar diferentes modelos generativos sem controlar o número de exemplos criados é enganosa. Quando o número de exemplos e as famílias alvo são mantidos constantes, a escolha do gerador importa muito menos do que a quantidade de dados fornecidos. As melhorias mais confiáveis vieram simplesmente de ter mais pontos de dados para as famílias raras, um fator que pode ser alcançado com métodos muito mais simples. Para analistas de segurança, isso significa que, antes de investir em sistemas complexos para gerar novos exemplos de malware, eles devem primeiro considerar se suas ferramentas atuais de aprendizado estão simplesmente subtreinadas devido à falta de dados. Se estiverem usando um sistema que depende de medir distâncias entre exemplos, adicionar mais dados é a chave. Se estiverem usando um sistema que já é robusto, como uma floresta aleatória, o esforço extra para gerar dados sintéticos complexos pode não valer o custo. O estudo não afirma que os geradores complexos são inúteis, mas mostra que sua vantagem não é tão automática ou universal quanto se pensava anteriormente, e que a quantidade de dados muitas vezes importa mais do que o método utilizado para criá-los.
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