原创<br> 全球“黑客大赛”冠军霸气讲述：我是如何让50个文件一起骗过AI安防系统的？( 五 )
Ember的漏洞是攻击者可以任意控制某些特征。lightgbm模型在集成树的多个位置使用这些特征。我们可以利用模型的复杂性，通过操纵特征来推动导致逃避的决策。
前期准备
竞赛代码附带了一个脚本，用于在一个文件中运行三个模型。我修改了脚本以评估整个恶意软件目录，并使用altair添加了一个有趣的可视化记分板：
原始恶意软件文件的初始扫描。
表情符号骷髅代表模型检测到恶意软件，而笑脸则代表一次躲避。有趣的是，49号文件本身就躲过了MalConv，所以我们免费得到1分。
计划
棘手的部分是，找到同时影响三个模型的有效操作，或者至少影响一个模型，而不挑战其他模型。我决定专注于有望同时影响三个模型的攻击。
附加数据（Overlay）
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