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.
Fonte ↗