使用小型语言模型进行命令行混淆检测

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为了避免被检测,对手经常使用命令行混淆技术,本研究基于自定义小型 Transformer 语言模型实现了可扩展的自然语言处理检测方法,适用于任何执行日志资源,实证评估结果表明我们的方法能够高精确率地检测出各类环境的大量执行日志中的命令行混淆,案例研究进一步显示我们的模型相较于签名的优越性,可以检测出常见恶意软件和以往未曾见过的混淆样本。

为了提升模型性能,提出了一个增强框架,通过注入网络攻击模板和模仿合法活动模式,增加合法日志中的恶意活动。结果显示增强是必要的,攻击鲁棒性可通过对抗性训练实现,准实时模型也是可行的。

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