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J-GLOBAL ID：201402226278650570   整理番号：14A0426734

類似度に基づいた評価データの選別によるマルウェア検知精度の向上

著者 (2件)： 村上純一 (FFRI) ,  鵜飼裕司 (FFRI)
資料名： 情報処理学会シンポジウムシリーズ(CD-ROM)  (IPSJ Symposium Series (CD-ROM))
巻： 2013  号： 4  ページ： ROMBUNNO.3B3-1  発行年： 2013年10月14日 
JST資料番号： L6741A  ISSN： 1882-0840  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,マルウェアの高度化が進んでおりパターンマッチング等の従来方式に基づいたマルウェア検知が困難になっている。新たな検知方式として機械学習を適用した手法が提案されており,従来に比べて高い検出率を実現できることが様々な研究により報告されている。一方でこれら機械学習による分類は,一般に学習データと傾向の異なる評価データについては著しく精度が下がることが知られている。そこで本研究では,評価データを学習データとの類似度に基づいて選別することで選別後の評価データに対して高い検出精度を向上させる手法について考察する。(著者抄録)

シソーラス用語： ソフトウェア ,  *コンピュータウイルス ,  *コンピュータセキュリティ ,  *機械学習 ,  検出法 ,  精度 ,  改良 ,  類似性 ,  マルウェア
準シソーラス用語： *マルウェア検出 ,  類似度

分類 (3件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 類似度 ,  評価 ,  選別 ,  マルウェア ,  検知精度