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J-GLOBAL ID：201702248184479962   整理番号：17A1774837

高レベルマルウェア行動パターン抽出性評価【Powered by NICT】

High-level malware behavioural patterns: Extractability evaluation

著者 (2件)： Stastna Jana (Department of Computers and Informatics, Technical University of Kos∨ice, Letna ́ 9, 042 00 Kos∨ice, Slovakia) ,  Tomasek Martin (Department of Computers and Informatics, Technical University of Kos∨ice, Letna ́ 9, 042 00 Kos∨ice, Slovakia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FedCSIS  ページ： 569-572  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： 多くの有望なマルウェア研究プロジェクトはマルウェア挙動解析に焦点を当てたが,最後にそれらは新しい検出システムを構築し,測定検出率に付着する傾向があった。提案アプローチでは,抽象化のかなり高いレベルに(特性)悪意のあるソフトウェアを定義するためのマルウェア行動解析に焦点を当て,新たな脅威にキャッチアップしようとする進化するマルウェアとマルウェア分析者のエンドレスサイクルを打開するためであった。概要として,いくつかの行動事象の発生数のような高レベル行動情報を成功裏にプログラム試料から抽出し,繰り返し行動パターンの抽出のために解釈することができる。これは一見単純に見えるかもしれないが,行動データ収集とパターン抽出のプロセスに入る多くの変数である。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： ソフトウェア ,  *マルウェア ,  データ収集
準シソーラス用語： *パターン抽出 ,  行動解析 ,  検出率 ,  検知システム ,  挙動解析 ,  *行動パターン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 高レベル ,  マルウェア ,  行動パターン ,  評価