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J-GLOBAL ID：202302241569737663   整理番号：23A1469496

悪性サイト検知のためのWebAssemblyデータセット構築ツールの設計とその精度評価

A Study on WebAssembly Dataset for Malicious Site Detection

著者 (4件)： 小宮千佳 (大阪大) ,  矢内直人 (大阪大) ,  山下恭佑 (大阪大) ,  岡村真吾 (奈良工高専)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2023  号： IOT-61  ページ： Vol.2023-IOT-61,No.29,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2023年05月04日 
JST資料番号： U0451A  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： 悪性ウェブサイトの検知は機械学習が利用されるが,WebAssemblyのコードを特徴量として用いる手法は,コードのサンプル数が少ないことからこれまで検討されてこなかった.本稿では,WebAssemblyに着目して悪性サイト検知を検討する.まずWebAssemblyデータセットをJavaScriptを通じて疑似的に構築するツールJABBERWOCKを設計する.大まかには,JABBERWOCKはJavaScriptの収集からWebAssemblyへの変換を含めた一連の処理を自動的に行い,最終的に悪性サイトの特徴量としてWebAssemblyをベクトル化したものを出力する.まずJABBERWOCKの性能評価としてデータセット構築に関する処理時間を計測したところ,1個のサンプル当たり平均4.5秒で,任意のサンプル数に関してデータセットを構築できることを確認した.次に,JABBERWOCKで生成したデータセットを用いて,実際に悪性サイトが検知できるかを確認した.良性と悪性サイトをそれぞれ1783件収集して実験したところ,F1値99%で悪性サイトが検知できることを確認した.その結果を分析したところ,JABBERWOCKを通じて,元のJavaScriptのコードよりも,良性サイトと悪性サイトの分布の乖離を大きくすることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： *プログラミング言語 ,  *簡易言語 ,  Web【情報システム】 ,  *検出 ,  評価 ,  類似性 ,  指標 ,  *Javaスクリプト
準シソーラス用語： *WebAssembly ,  コサイン類似度 ,  悪性サイト ,  *悪性サイト検知 ,  精度評価

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

引用文献 (25件)：

• Rick Battagline. The Art of WebAssembly, page 2. 2021.
• Marius Musch, Christian Wressnegger, Martin Johns, and Konrad Rieck. New kid on the web: A study on the prevalence of webassembly in the wild. In Proc. of DIMVA 2019, pages 23-42. Springer, 2019.
• Daniel Lehmann and Michael Pradel. Finding the dwarf: Recovering pecise types from webassembly binaries. In Proc. of PLDI 2022, pages 410-425. ACM, 2022.
• Daniel Lehmann, Johannes Kinder, and Michael Pradel. Everything old is new again: Binary security of WebAssembly. In USENIX Security 2020, pages 217-234. USENIX Association, 2020.
• Aaron Hilbig, Daniel Lehmann, and Michael Pradel. An empirical study of real-world webassembly binaries: Security, languages, use cases. In Proc. of WWW 2021, pages 2696-2708. ACM, 2021.

タイトルに関連する用語 (5件)： データセット ,  構築 ,  ツール ,  設計 ,  精度評価