抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
生成加算器ネットワーク(Gans)は多数のドメインで成功裏に使用されている。本論文では,他のタイプのトラヒックを模倣するために,ネットワークトラヒックを生成するためのGansの利用を提案した。特に,著者らの方法は,正当なアプリケーションのトラフィックを模倣するために,実際のマルウェアのネットワーク挙動を修正し,したがって,検出を避ける。GANからのパラメータを受信するためにマルウェアのソースコードを修正することにより,Faceブックチャットネットワークトラフィックの挙動を模倣するために,そのコマンド制御(C2)チャネルの挙動を適合させることができた。この方法で,機械学習と行動特性を使用する新世代侵入防止システムの検出を避けることができた。実生活シナリオはルータにおける成層圏行動IPSを用いて成功裏に実装されたが,マルウェアとGANは著者らの研究室のローカルネットワークに配備され,C2サーバはクラウドに配備された。結果は,GANが不正ソフトウェアのトラフィックをうまく修正し,それを検出できないことを示した。修正したマルウェアは,それがブロックされているかどうかを試験し,GANへのフィードバックとしてこの情報を使用した。本研究は,自己適応マルウェアと自己適応IPSの可能性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】