抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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暗号化市場における取引は,近年非常にホットであり,暗号化の価格はすべての方法を上昇させている。ハッカーは暗号に対して注目を集めており,暗号を獲得するために様々な手段を用いており,犠牲者に大きな損失を引き起こしている。いくつかのブラウザは,ネットワークプロトコルレベルから悪意のあるマイニング活動をブロックするが,それらはマイニングサンプル自身を検出する能力を持たず,ネットワーク層の均一なマイニングサンプルの効果的な検出を行うことは困難である。これらの問題を解決するために,ブラウザマイニングの攻撃パターンに基づいて,ブラウザベースのサイレントマイニング特徴を解析し,ブラウザのサイレントマイニング挙動を検出する方法を提案した。この方法は,既知の悪意のあるマイニングサンプルを駆動し,動的に動作するブラウザのヒープスナップショットとスタックコードの特徴を抽出し,再帰ニューラルネットワークに基づく自動検出を実行する。Chromeのカーネルコードを修正することによって,ブラウザに基づくサイレントマイナ検出プロトタイプシステムBMDetectorを設計して実行した。1159のサンプルを検出して分析した結果,実験結果は,オリジナルのマイニングサンプルの認識率が98%であり,暗号化と混乱のために92%であることを示した。それは効果的で実行可能な方法である。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】
