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J-GLOBAL ID：201802212058348458   整理番号：18A0462625

Bag-of-wordsを用いた悪性マクロの検知手法の提案

Detecting Malicious Macros with Bag-of-words

著者 (3件)： 三浦紘弥 (防衛大) ,  三村守 (防衛大) ,  田中秀磨 (防衛大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2018  号： CSEC-80  ページ： Vol.2018-CSEC-80,No.32,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2018年02月26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： 近年,悪性マクロを用いた標的型メール攻撃が増加している。これまでに,様々な悪性文書ファイルの検知手法が提案されているが,悪性マクロそのものを検知する手法は知り得る限りには存在しない。そこで本稿では,マクロのソースコードに注目し,特定の語彙の出現頻度から未知の悪性マクロを検知する手法を提案する。悪性マクロのほとんどは難読化されており,ASCIIコードの16進数,ランダムな変数名,文字列を操作する関数が使用される。提案手法では,ランダムな変数等の同一の特徴を示す語彙は同一の語彙に置換してコーパスを作成し,Bag-of-wordsを用いて特徴ベクトルを作成する。その後,作成した特徴ベクトルとラベルをサポートベクターマシンに入力し,悪性マクロと良性マクロを分類する。検証実験では,提案手法をVirus Totalから取得した検体に適用し,未知の悪性マクロに対して効果があることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *攻撃行動 ,  マクロプロセッサ ,  *語彙 ,  サポートベクトルマシン ,  *自然言語処理 ,  検出 ,  マルウェア ,  データ保護 ,  コンピュータセキュリティ ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： *Bag-of-words ,  *標的型メール攻撃 ,  悪性マクロ ,  マルウェア検出

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

引用文献 (14件)：

• 標的型メール攻撃の傾向と事例分析 (https://www.ipa.go.jp/files/000036584.pdf)
• Wolf in sheep’s clothing: a SophosLabs investigation into delivering malware via VBA (https://nakedsecurity.sophos.com/2017/05/31/wolfin-sheeps-clothing-a-sophoslabs-investigation-intodelivering-malware-via-vba/)
• TREND MICROセキュリティマガジン (http://sp.trendmicro.co.jp/jp/trendpark/apt/201507-01/20150728065240.html)
• Robert Moskovitch, Malicious Code Detection Using Active Learning (https://www.researchgate.net/publication/221654483_Malicious_Code_Detection_Using_Active_Learning)
• Maryann Gong, Classifying Windows Malware with Static Analysis

タイトルに関連する用語 (3件)： マクロ ,  手法 ,  提案