文献

J-GLOBAL ID：201802245916220505   整理番号：18A0832337

多種環境におけるマルウェア解析レポートを用いたマルウェア分類手法に関する一検討

著者 (4件)： 藤井翔太 (日立) ,  鬼頭哲郎 (日立) ,  重本倫宏 (日立) ,  藤井康広 (日立)
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： 2017  号： 2  ページ： ROMBUNNO.3A2-3  発行年： 2017年10月16日 
JST資料番号： L6741A  ISSN： 1882-0840  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,マルウェアが高度化・膨大化しており,その脅威が年々増加している。このような状況において,マルウェア解析の更なる自動化・効率化が求められている。そこで,多種解析環境での解析結果を用いたマルウェア分類手法を提案する。同手法では,多種解析環境でのマルウェア自動解析レポートから時系列データ・非時系列データを抽出し,深層学習によりそれぞれを並列に学習後,両者を結合する形で分類器を構築する。また,同分類器を用いて解析対象を既知のマルウェアファミリに分類する。これにより,人手での解析前にその挙動を推定し,解析の効率化を図ることができる。本稿では,提案手法のプロトタイプを実装し,その性能を評価した結果を報告する。(著者抄録)

シソーラス用語： *マルウェア ,  プログラム解析 ,  *分類 ,  データ ,  抽出 ,  *機械学習 ,  動的解析 ,  情報 ,  評価
準シソーラス用語： データ抽出 ,  マルウェア解析 ,  時系列データ ,  実験評価 ,  深層学習 ,  特徴量 ,  分類方法

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多種 ,  環境 ,  マルウェア解析 ,  レポート ,  マルウェア ,  分類 ,  手法