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J-GLOBAL ID：201802296944216734   整理番号：18A0849047

SEQ2seqモデルによるプロセス悪意性の推定法【JST・京大機械翻訳】

A method for estimating process maliciousness with Seq2Seq model

著者 (6件)： Tobiyama Shun (Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, 464-8601, Japan) ,  Yamaguchi Yukiko (Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, 464-8601, Japan) ,  Hasegawa Hirokazu (Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, 464-8601, Japan) ,  Shimada Hajime (Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, 464-8601, Japan) ,  Akiyama Mitsuaki (NTT Secure Platform Laboratories, Midori-cho, Musashino-shi, Tokyo, 180-8585, Japan) ,  Yagi Takeshi (NTT Secure Platform Laboratories, Midori-cho, Musashino-shi, Tokyo, 180-8585, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICOIN  ページ： 255-260  発行年： 2018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： 近年,サイバー攻撃がより洗練され,これらの攻撃によって引き起こされる損傷も深刻な問題になっている。これらの攻撃において,ポスト実行二値除去やプロセス注入のような対策を利用する特殊なcraftedマルウェアが,ターゲットによって注目されないように使用されている。したがって,侵入前に二値依存法によりこれらの攻撃に使用されるマルウェアを検出することは困難であり,侵入後の対策が必要である。本論文では,Windowsマシンにおけるプロセスの不正性を推定することにより,感染検出法を提案した。著者らの提案において,著者らは最初にSeq2Seqモデルを有するプロセス監視装置によって捕えられたプロセス挙動から特徴ベクトル配列を抽出して,次に,他のSeq2Seqモデルによって分類することによってプロセス不正性を推定した。5倍交差検証により提案の性能を評価し,ユニグラム特徴を用いて性能を比較した。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】

シソーラス用語： 感染 ,  *マルウェア ,  検出法 ,  Windows
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  侵入 ,  *推定法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： モデル ,  プロセス ,  推定法