Falhas de hardware podem cegar silenciosamente detectores de malware baseados em contadores de desempenho
O estudo injeta falhas estruturais simuladas — bits presos e bit-flips em parâmetros — em 18 classificadores usados por detectores de malware em hardware (HMDs), que decidem com base em contadores de performance da CPU. Os resultados mostram que modelos baseados em árvore de decisão são mais resistentes do que modelos baseados em função, mas que a maioria das falhas em árvores é "silenciosa": degrada a detecção sem alterar visivelmente as métricas de recall e falso-positivo normalmente monitoradas por uma equipe de operação.
Fonte ↗