WannaLaugh: A Configurable Ransomware Emulator -- Learning to Mimic Malicious Storage Traces

本文介绍了勒索软件这一快速演变且令人恐惧的网络安全威胁，其持续给全球个人和组织带来严重后果。传统的检测方法依赖于静态签名和应用程序行为模式，这些方法难以应对这些威胁的动态性。本文提出了三个主要贡献来解决这一挑战。首先，我们介绍了一种勒索软件仿真器。这个工具被设计成安全地模拟勒索软件攻击，而不会造成实际伤害或传播恶意软件，因此成为研究勒索软件行为的独特解决方案。其次，我们展示了如何使用这个仿真器来创建存储I/O跟踪。然后，利用这些跟踪来训练机器学习模型。我们的结果表明，这些模型在检测勒索软件方面非常有效，突出了我们的仿真器在开发负责任的网络安全工具方面的实际应用。第三，我们展示了我们的仿真器如何被用来模仿现有勒索软件的I/O行为，从而实现安全的跟踪收集。无论是仿真器还是其应用，都代表了在机器学习驱动的网络安全时代中，勒索软件检测方面的重要进展。

如何应对快速演化的勒索软件威胁？传统的静态签名和应用程序行为模式检测方法面临挑战。

引入一个勒索软件仿真器，安全模拟勒索软件攻击，从而收集存储I/O轨迹，用于训练机器学习模型，从而检测勒索软件。

论文介绍了一个独特的解决方案：勒索软件仿真器，可以模拟勒索软件攻击，从而收集存储I/O轨迹，用于训练机器学习模型，从而检测勒索软件。实验结果表明，这种方法是有效的。同时，论文还展示了仿真器如何模拟现有勒索软件的I/O行为，从而实现安全的轨迹收集。这个工作在机器学习驱动的网络安全领域具有重要意义。

最近的相关研究包括：1）使用深度学习检测勒索软件；2）使用机器学习检测勒索软件；3）使用行为分析检测勒索软件。