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[3338] 2016-11-29_Deep-pwning—机器学习Metasploit

文档创建者：s7ckTeam
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最后更新：2025-01-16
2016-11-29_Deep-pwning—机器学习Metasploit D e e p - p w n i n g   —   机 器 学 习 M e t a s p l o i t 原 创   E 安 全   E 安 全   2 0 1 6 - 1 1 - 2 9 D e e p - p w n i n g 是 测 试 机 器 学 习 的 轻 量 级 框 架 ， 旨 在 评 估 抗 动 机 对 手 的 稳 健 性 。 请 注 意 ， D e e p - p w n i n g 目 前 不 成 熟 、 不 完 善 。 应 对 其 进 行 测 试 、 拓 展 与 延 伸 。 只 有 这 样 ， 才 能 使 其 真 正 成 为 统 计 机 器 学 习 模 型 的 g o t o 渗 透 测 试 工 具 。 背 景 背 景 研 究 人 员 发 现 ， 诱 骗 机 器 学 习 模 型 （ 分 类 器 C l a s s i f i e r 、 c l u s t e r e r 、 回 归 量 r e g r e s s o r 等 ） 做 出 客 观 错 误 决 定 ， 没 什 么 大 惊 小 怪 的 。 该 研 究 领 域 被 称 为 “ 对 抗 机 器 学 习 ” （ A d v e r s a r i a l   M a c h i n e   L e a r n i n g ） 。 任 何 有 动 机 的 攻 击 者 能 绕 过 机 器 学 习 系 统 这 种 并 非 危 言 耸 听 ， 只 要 时 间 充 足 ， 信 息 足 够 ， 成 功 绕 过 不 是 难 事 。 但 是 ， 架 构 师 和 工 程 师 在 设 计 师 在 设 计 和 构 建 机 器 学 习 系 统 时 通 常 会 忽 略 该 问 题 。 当 这 些 系 统 应 用 到 关 键 场 景 时 （ 医 疗 、 交 通 、 金 融 或 安 全 领 域 ） ， 后 果 令 人 堪 忧 。   因 此 ， 当 评 估 应 用 机 器 学 习 应 用 程 序 的 效 力 时 ， 应 在 对 抗 设 置 下 测 量 延 展 性 、 系 统 的 准 确 度 与 召 回 率 。   该 工 具 今 年 8 月 在 拉 斯 维 加 斯 举 办 的 D E F   C O N 黑 客 大 会 上 发 布 ， 发 布 的 演 讲 标 题 为 机 器 欺 骗 1 0 1 ： P w n i n g 深 度 学 习 系 统 （ M a c h i n e   D u p i n g 1 0 1 :   P w n i n g   D e e p   L e a r n i n g   S y s t e m s ） 结 构 结 构
  这 个 框 架 建 立 在 T e n s o r f l o w 之 上 ， 仓 库 中 包 含 的 示 例 在 T e n s o r f l o w （ 从 T e n s o r f l o w   G i t H u b 仓 库 获 取 ） 示 例 的 基 础 上 经 过 修 改 。 所 有 这 些 示 例 和 代 码 使 用 深 层 神 经 网 络 ， 但 它 们 能 用 来 生 成 具 有 类 似 任 务 分 类 器 （ 不 使 用 深 层 神 经 网 络 ） 的 对 抗 图 像 。 这 是 因 为 ， 机 器 学 习 存 在 “ 可 转 移 性 现 象 ” 。 这 就 意 味 着 D N N 模 型 A 对 抗 样 本 也 许 能 愚 弄 另 一 明 显 结 构 化 D N N 模 型 B ， 和 一 些 其 它 S V M 模 型 C 。 本 图 显 示 源 模 型 （ 用 来 生 成 对 抗 样 本 ） 成 功 对 抗 误 分 类 在 目 标 模 型 （ 对 抗 样 本 测 试 ） 上 所 占 的 百 分 比 。 组 件 组 件   D e e p - p w n i n g 含 多 个 组 件 减 少 代 码 重 复 。 因 为 潜 在 分 类 任 务 的 性 质 大 不 相 同 ， 代 码 当 前 迭 代 被 优 化 分 类 图 片 和 短 语 （ 使 用 词 条 特 征 向 量 ） 。 组 成   D e e p - p w n i n g 当 前 迭 代 的 代 码 模 型 如 下 ： 1 .   驱 动 程 序 （ 驱 动 程 序 （ D r i v e r ） ） 驱 动 程 序 为 代 码 主 要 执 行 点 。 可 以 将 不 同 的 模 型 与 组 件 联 系 起 来 ， 还 能 在 对 抗 生 成 过 程 注 入 更 多 自 定 义 元 素 。 2 .   模 型 模 型
这 是 实 现 实 际 机 器 学 习 模 型 的 地 方 。 例 如 ， 提 供 的 l e n e t 5 模 型 定 义 在 l e n e t 5 . p y   内 的 m o d e l ( ) 函 数 中 。 模 型 对 网 络 的 定 义 如 下 ： - >   E n t e r - >   C o n v o l u t i o n a l   L a y e r   1 - >   M a x   P o o l i n g   L a y e r   1 - >   C o n v o l u t i o n a l   L a y e r   2 - >   M a x   P o o l i n g   L a y e r   2 - >   D r o p o u t   L a y e r - >   S o f t m a x   L a y e r - >   O u t p u t 3 、 对 抗 （ 、 对 抗 （ a d v g e n ） ） 此 模 块 包 含 生 成 模 型 对 抗 输 出 的 代 码 。 每 个 a d v g e n 类 中 定 义 的 函 数 r u n ( ) 接 收 i n p u t _ d i c t （ 包 含 多 个 T e n s o r f l o w 中 定 义 的 机 器 学 习 模 型 预 定 义 张 量 运 算 ） 。 如 果 生 成 对 抗 样 本 的 模 型 已 知 ， i n p u t   d i c t 中 的 变 量 应 根 据 模 型 定 义 。 另 外 ， 如 果 模 型 未 知 ， 应 使 用 替 代 模 型 （ 黑 盒 生 成 ） ， 并 应 使 用 模 型 定 义 。 需 要 传 递 的 变 量 为 输 入 张 量 占 位 符 变 量 和 标 签 （ 通 常 指 的 是 x   - >   i n p u t 和 y _   - >   l a b e l s ） 、 模 型 输 出 （ 通 常 指 的 是 y _ c o n v ） ， 对 抗 图 片 将 依 据 的 实 际 测 试 数 据 和 标 准 。 4 、 配 置 、 配 置 应 用 程 序 配 置 5 、 、 U t i l s 各 种 其 它 工 具 ， 包 括 读 取 数 据 、 处 理 T e n s o r f l o w 列 队 输 入 等 的 辅 助 函 数 。 与 该 应 用 相 关 的 资 源 目 录 ： a .   检 验 点 （ 检 验 点 （ C h e c k p o i n t ） ） T e n s o r f l o w 允 许 加 载 部 分 训 练 模 型 恢 复 训 练 ， 或 将 完 全 训 练 模 型 加 载 到 评 估 或 执 行 其 它 操 作 的 应 用 程 序 。 所 有 这 些 保 存 的 检 验 点 储 存 在 这 个 资 源 目 录 。 b .   数 据 数 据
该 目 录 以 驱 动 程 序 接 收 的 格 式 存 储 输 入 数 据 。 c .   输 出 输 出 这 是 针 对 所 有 应 用 输 出 的 输 出 目 录 ， 包 括 生 成 的 对 抗 图 像 。 开 始 入 门 开 始 入 门 安 装 安 装 请 按 照 以 下 指 示 安 装 t e n s o r f l o w   h t t p s : / / w w w . t e n s o r f l o w . o r g / v e r s i o n s / r 0 . 8 / g e t _ s t a r t e d / o s _ s e t u p . h t m l   ， 将 允 许 选 择 t e n s o r f l o w 二 进 制 安 装 。 $   p i p   s e t   u p   - r   n e c e s s i t i e s . t x t   执 行 示 例 执 行 示 例 为 了 从 先 前 训 练 的 c h e c k p o i n t （ c o n f i g / m n i s t . c o n f 中 的 配 置 ） 中 恢 复 。 $   c d   d p w n $   p y t h o n   m n i s t _ d r i v e r . p y   - - r e s t o r e _ c h e c k p o i n t 从 头 开 始 训 练 。 注 意 配 置 指 定 文 件 中 的 c h e c k p o i n t （ 以 前 的 ） 。 $   c d   d p w n $   p y t h o n   m n i s t _ d r i v e r . p y 任 务 列 表 任 务 列 表 ·   实 现 生 成 对 抗 样 本 的 显 著 图 形 方 法 。 ·   将 p r o t e c t i o n 模 块 添 加 到 项 目 ， 作 为 文 献 中 提 议 的 某 些 防 御 示 例 。 ·   升 级 到 T e n s o r f l o w   0 . 9 . 0 ·   在 情 绪 驱 动 程 序 中 添 加 s e n t i m e n t   d r i v i n g   f o r c e ， 帮 助 使 用 预 先 训 练 w o r d 2 v e c 模 型 ·   在 模 型 （ 使 用 模 型 的 +   e x a m p l e ） 添 加 S V M （ L o g i s t i c   R e g r e s s i o n ） f a s h i o n s 支 持 。 ·   添 加 非 图 像 和 非 短 语 分 类 器 示 例 ·   添 加 多 G P U 训 练 支 持 ， 加 快 训 练 速 度 。 要 求 要 求 ·   T e n s o r f l o w   0 . 8 . 0
·   M a t p l o t l i b   > =   1 . 5 . 1 ·   N u m p y   > =   1 . 1 1 . 1 ·   P a n d a s   > =   0 . 1 8 . 1 ·   S i x   > =   1 . 1 0 . 0 注 意 d p w n 需 要 T e n s o r f l o w   0 . 8 . 0 。 引 入 T e n s o r f l o w   0 . 9 . 0 某 些 元 素 。 贡 献 贡 献 （ 借 用 了 k e n n e t h r e i t z 的 请 求 仓 库 ） ·   检 查 开 放 问 题 或 打 开 新 问 题 围 绕 特 征 或 漏 洞 展 开 讨 论 。 ·   F o r k   G i t h u b 上 的 仓 库 （ r e p o s i t o r y ） ， 开 始 修 改 主 分 支 （ 或 分 支 ） ·   编 写 测 试 ， 显 示 漏 洞 已 修 复 或 功 能 按 预 期 运 行 。 ·   发 送 请 求 并 烦 扰 维 修 人 员 ， 直 到 请 求 合 并 发 布 。 确 保 将 自 己 添 加 到 A U T H O R S . m d 。 致 谢 致 谢 许 多 机 器 学 习 和 安 全 研 究 人 员 直 接 或 间 接 对 项 目 做 出 的 贡 献 令 人 印 象 深 刻 ， 框 架 因 此 受 到 启 发 。 参 考 资 源 如 下 ：   论 文 论 文 ·   S z e g e d y   等   I n t r i g u i n g   p r o p e r t i e s   o f   n e u r a l   n e t w o r k s ·   P a p e r n o t   等   T h e   L i m i t a t i o n s   o f   D e e p   L e a r n i n g   i n   A d v e r s a r i a l   S e t t i n g s ·   P a p e r n o t   等 P r a c t i c a l   B l a c k - B o x   A t t a c k s   a g a i n s t   D e e p   L e a r n i n g   S y s t e m s   u s i n g   A d v e r s a r i a l   E x a m p l e s ·   G o o d f e l l o w   等   E x p l a i n i n g   a n d   H a r n e s s i n g   A d v e r s a r i a l   E x a m p l e s ·   P a p e r n o t   等   T r a n s f e r a b i l i t y   i n   M a c h i n e   L e a r n i n g :   f r o m   P h e n o m e n a   t o   B l a c k - B o x   A t t a c k s   u s i n g   A d v e r s a r i a l   S a m p l e s ·   G r o s s e   等   A d v e r s a r i a l   P e r t u r b a t i o n s   A g a i n s t   D e e p   N e u r a l   N e t w o r k s   f o r   M a l w a r e   C l a s s i f i c a t i o n ·   N g u y e n   等 D e e p   N e u r a l   N e t w o r k s   a r e   E a s i l y   F o o l e d :   H i g h   C o n f i d e n c e   P r e d i c t i o n s   f o r   U n r e c o g n i z a b l e   I m a g e s ·   X u   等 A u t o m a t i c a l l y   E v a d i n g   C l a s s i f i e r s :   A   C a s e   S t u d y   o n   P D F   M a l w a r e   C l a s s i f i e r s ·   K a n t c h e l i a n   等   E v a s i o n   a n d   H a r d e n i n g   o f   T r e e   E n s e m b l e   C l a s s i f i e r s ·   B i g g i o   等   S u p p o r t   V e c t o r   M a c h i n e s   U n d e r   A d v e r s a r i a l   L a b e l   N o i s e
·   B i g g i o   等   P o i s o n i n g   A t t a c k s   a g a i n s t   S u p p o r t   V e c t o r   M a c h i n e s ·   P a p e r n o t   等 D i s t i l l a t i o n   a s   a   D e f e n s e   t o   A d v e r s a r i a l   P e r t u r b a t i o n s   a g a i n s t   D e e p   N e u r a l   N e t w o r k s ·   O r o r b i a   I I   等 U n i f y i n g   A d v e r s a r i a l   T r a i n i n g   A l g o r i t h m s   w i t h   F l e x i b l e   D e e p   D a t a   G r a d i e n t   R e g u l a r i z a t i o n ·   J i n   等   R o b u s t   C o n v o l u t i o n a l   N e u r a l   N e t w o r k s   u n d e r   A d v e r s a r i a l   N o i s e ·   P a n g   等   S e e i n g   s t a r s :   E x p l o i t i n g   c l a s s   r e l a t i o n s h i p s   f o r   s e n t i m e n t   c a t e g o r i z a t i o n   w i t h   r e s p e c t   t o   r a t i n g   s c a l e s ·   G o o d f e l l o w   等   D e e p   L e a r n i n g   A d v e r s a r i a l   E x a m p l e s   –   C l a r i f y i n g   M i s c o n c e p t i o n s 代 码 代 码 ·   t e n s o r f l o w / t e n s o r f l o w ·   W i l d M L   I m p l e m e n t i n g   a   C N N   f o r   T e x t   C l a s s i f i c a t i o n   i n   T e n s o r f l o w ·   w g r a t h w o h l / c a p t c h a _ c r u s h e r ·   j o s e c l / c o o l - p h p - c a p t c h a 数 据 集 数 据 集 ·   K r i z h e v s k y 等   T h e   C I F A R - 1 0   d a t a s e t ·   L e C u n   等   T H E   M N I S T   D A T A B A S E   o f   h a n d w r i t t e n   d i g i t s P a n g   等   M o v i e   R e v i e w   D a t a   ( v 2 . 0   f r o m   R o t t e n   T o m a t o e s ) 获 取 获 取 d e e p - p w n i n g ： ： h t t p s : / / g i t h u b . c o m / c c h i o / d e e p - p w n i n g E 安 全 注 ： 本 文 系 本 文 系 E 安 全 独 家 编 译 报 道 ， 转 载 请 联 系 授 权 ， 并 保 留 出 处 与 链 接 ， 不 得 删 减 内 容 。 安 全 独 家 编 译 报 道 ， 转 载 请 联 系 授 权 ， 并 保 留 出 处 与 链 接 ， 不 得 删 减 内 容 。 联 系 方 式 ： ①   微 信 号 z h u - g e l i a n g   ② 邮 箱 e a p p @ e a s y a q . c o m @ E 安 全 ， 最 专 业 的 前 沿 网 络 安 全 媒 体 和 产 业 服 务 平 台 ， 每 日 提 供 优 质 全 球 网 络 安 全 资 讯 与 深 度 思 考 ， 欢 迎 关 注 微 信 公 众 号 「 E 安 全 」 （ E A Q a p p ） ， 或 登 E 安 全 门 户 网 站 w w w . e a s y a q . c o m   ,   查 看 更 多 精 彩 内 容 。
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