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risco altoOS-2026-530 · 2026-09-28

Bi-Iocane envenena detectores de malware baseados em ML explorando divergência entre rótulos de antivírus e features de aprendizado

O framework Bi-Iocane mostra que pequenas alterações de bytes conseguem mudar o veredito de motores de antivírus sem alterar de forma relevante a representação que detectores de machine learning enxergam, abrindo uma janela de envenenamento de dados de treino. Com um orçamento de apenas 0,06% de amostras manipuladas por alvo, o ataque chegou a 92,08% de misclassificação em alvos limpos, e a validação no VirusTotal confirma o risco tanto de evasão quanto de difamação de software legítimo em pipelines reais de rotulagem AV-para-ML.

#artigo-cientifico #data-poisoning #malware-detection #machine-learning-security #antivirus #supply-chain

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risco altoOS-2026-531 · 2026-09-28

AVHunter usa ML para localizar, byte a byte, a lógica de decisão de antivírus comerciais e expor caminho para evasão

O framework AVHunter treina modelos de machine learning capazes não só de reproduzir a decisão binária de produtos de antivírus reais, mas de localizar as regiões exatas de bytes que motivam cada veredito, sondando sistematicamente 11 produtos de AV comerciais. Com 85% de recall na localização dessas regiões e 97% de concordância com as decisões reais do AV, o trabalho demonstra evasão guiada por essas regiões e permanece estável ao longo de sete meses de evolução dos produtos testados.

#artigo-cientifico #antivirus #machine-learning-security #malware-evasion #black-box-inference #reverse-engineering

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