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J-GLOBAL ID：201702217538396682   整理番号：17A1273179

教師つき学習技法を用いたネットワーク上の悪意のある携帯型実行可能ファイル検出の研究【Powered by NICT】

Investigation of malicious portable executable file detection on the network using supervised learning techniques

著者 (4件)： Vyas Rushabh (Department of Information and Technology, Purdue School of Engineering and Technology, IUPUI, Indianapolis, IN, USA 46202) ,  Luo Xiao (Department of Information and Technology, Purdue School of Engineering and Technology, IUPUI, Indianapolis, IN, USA 46202) ,  McFarland Nichole (Department of Information and Technology, Purdue School of Engineering and Technology, IUPUI, Indianapolis, IN, USA 46202) ,  Justice Connie (Department of Information and Technology, Purdue School of Engineering and Technology, IUPUI, Indianapolis, IN, USA 46202)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IM  ページ： 941-946  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルウェアは,企業に家庭ユーザから誰にとって重大な関心事であり続けている。今日,大部分の素子はネットワークインターネットに接続されている。従って,悪意ある符号を容易かつ急速に拡大することができる。本論文の目的は,悪意のあるか携帯実行可能(PE)ファイルは,機械学習アルゴリズムを利用してネットワーク上で検出することができるかを検証することである。ネットワーク検出の効率と有効性を特徴と学習アルゴリズムの数に依存している。本研究では,メタデータ,充填,輸入DLLと機能マルウェア検出のための四種類のPEファイルのから抽出した28特徴を検討した。返された結果は,提案したシステムが98.7%検出率1.8%の偽陽性率,及び試験環境におけるファイル当たり0.5秒の平均走査速度を達成できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： マルウェア ,  *教師つき学習 ,  高速度 ,  *ネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  *携帯型 ,  メタデータ
準シソーラス用語： 走査速度 ,  偽陽性率 ,  検出率 ,  マルウェア検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師つき学習 ,  技法 ,  携帯型 ,  ファイル ,  研究