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J-GLOBAL ID：202102244598235820   整理番号：21A2412169

ハッシュ関数の特徴を用いた深層学習によるマルウェア分類

Malware Classification by Deep Learning Using the Characteristics of Hash Functions

著者 (4件)： 馬場隆寛 (岡山大 学術研究院) ,  馬場謙介 (岡山大) ,  山内利宏 (岡山大 学術研究院) ,  山内利宏 (JST-さきがけ)
資料名： 情報科学技術フォーラム講演論文集  (FIT)
巻： 20th  号： 第4分冊  ページ： 43-46  発行年： 2021年08月12日 
JST資料番号： L4664A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・マルウェア検知はサイバーセキュリティ上の重要な課題。
・ここでは,マルウェアの表層解析ログに深層学習を適用。
・分類性能に大きな影響を与える特徴量の選択では,深層学習による自動抽出を採用。
・具体的には,1)PE表層情報(Windows実行ファイル形式に含まれる情報)と多層パーセプトロンを用いた分類手法,2)ハッシュ値と畳み込みニューラルネットワークを用いた分類手法を提案。
・また,それらの実験評価結果を報告。

シソーラス用語： 検出 ,  *マルウェア ,  ハッシュ関数 ,  *機械学習 ,  情報 ,  多層パーセプトロン ,  ニューラルネットワーク ,  *分類 ,  コンピュータセキュリティ ,  サイバーセキュリティ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  特徴量
準シソーラス用語： マルウェア検出

分類 (2件)： 計算機利用技術一般  (JE01000C) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (20件)：

• Import APIとFuzzy Hashingでマルウエアを分類する ~impfuzzy~(2016-05-09),https://blogs.jpcert.or.jp/ja/2016/05/impfuzzy.html. Accessed Jun. 8, 2021.
• pefile, https://github.com/erocarrera/pefile. Accessed Jun. 8, 2021.
• pehash, http://github.com/knowmalware/pehash. Accessed Jun. 8, 2021.
• ssdeep, https://ssdeep-project.github.io/ssdeep/index.html.
• Trend Micro Locality Sensitive Hash, https://github.com/trendmicro/tlsh. Accessed Jun. 8, 2021.

タイトルに関連する用語 (4件)： ハッシュ関数 ,  深層学習 ,  マルウェア ,  分類