Pesquisadores propõem o Phantom State Attack (PSA), uma técnica de evasão contra sistemas de detecção de intrusão (IDS) baseados em machine learning para ambientes industriais (IIoT) que não modifica pacotes, não consulta o classificador e não precisa aprender um modelo do tráfego legítimo — ela apenas desloca minimamente o tempo de chegada dos pacotes para atravessar fronteiras de janelas de agregação. O ataque degrada a detecção em fluxos com volume suficiente de pacotes, mas seu efeito é condicional, deixando outros fluxos quase intactos.
O trabalho avalia ataques de evasão do tipo caixa-preta contra uma defesa de treinamento adversarial baseada em custo-utilidade, aplicada a aprendizes online (árvores e florestas adaptativas) usados para detecção de anomalias e intrusão em redes IoT. As versões com treinamento adversarial mantiveram acurácia adversarial de até 0,985 com queda de apenas 0,8% em relação à acurácia em dados limpos, no orçamento de custo mais alto testado.
O estudo avalia oito ataques adversariais de evasao contra quinze modelos de deteccao de intrusao de rede (NIDS) baseados em machine learning, usando o dataset NF-UQ-NIDS com vinte categorias de ataques em trafego tradicional e IoT. Os autores propoem o AR-NIDS, um framework de dois estagios -- um ensemble treinado adversarialmente que distingue trafego normal, de ataque e adversarial, seguido por um classificador que identifica o tipo de ataque -- que reduziu a taxa media de sucesso dos ataques evasivos de 0,41 para 0,03, alcancando 0,98 no indice de robustez proposto pelos proprios autores.
A análise do GNNSCVulDetector, um detector de vulnerabilidades em smart contracts baseado em redes neurais de grafo, encontra quatro falhas na etapa em que o código é convertido em grafo antes do treinamento, incluindo um ataque de evasão em que contratos estruturalmente diferentes geram grafos idênticos byte a byte. Os autores confirmam experimentalmente um caso em que um contrato totalmente explorável por reentrância é classificado como seguro porque a aresta que representa a chamada externa maliciosa nunca é construída.
Um novo framework, batizado SMART (Signal-based Model Access Risk Taxonomy), propõe abandonar a divisão tradicional de ataques de evasão em white-box/gray-box/black-box e classificá-los pela riqueza real dos sinais que um sistema de IA implantado expõe — decisão final, score de confiança, representação intermediária ou parâmetros completos. Os autores argumentam que a categoria "black-box" tradicional mistura cenários de deployment com capacidades de ataque muito diferentes entre si, o que pode levar a decisões erradas de procurement e arquitetura de segurança.