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J-GLOBAL ID：201802297128154336   整理番号：18A0525384

動的マルウェアこん跡量の確率論的解析【Powered by NICT】

Probabilistic analysis of dynamic malware traces

著者 (6件)： Stiborek Jan (Cisco Systems, Inc., 170 West Tasman Dr., San Jose, CA 95134, USA) ,  Stiborek Jan (Department of Computer Science, FEE, CTU in Prague, Karlovo namesti 13, 121 35, Praha, Czech Republic) ,  Pevny Tomas (Cisco Systems, Inc., 170 West Tasman Dr., San Jose, CA 95134, USA) ,  Pevny Tomas (Department of Computer Science, FEE, CTU in Prague, Karlovo namesti 13, 121 35, Praha, Czech Republic) ,  Rehak Martin (Cisco Systems, Inc., 170 West Tasman Dr., San Jose, CA 95134, USA) ,  Rehak Martin (Department of Computer Science, FEE, CTU in Prague, Karlovo namesti 13, 121 35, Praha, Czech Republic)
資料名： Computers & Security  (Computers & Security)
巻： 74  ページ： 221-239  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0995A  ISSN： 0167-4048  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 各群はマルウェアファミリーに対応することをこのようなシステム資源(オペレーティングシステムにより生成されたファイルシステム,mutexes,登録鍵,遠隔サーバとネットワーク通信とエラーメッセージ上のファイル)との相互作用による砂箱で実施された未知連星を分類できることを提案した。法は確率的生成モデル(Bernoulli混合モデル),解釈可能性を最大化するために特定されたクラスターの人に優しい優先順位付けと読み行動指標の抽出を可能にすることを利用した。妥協の指標のクラスターの優先順位付けと自動抽出の品質を実証した,マルウェア連星の大規模集合に関連する先行技術と比較した。提案した方法は,未知試料の分析をスピードアップ有意にする可能性を持つ完全なパイプラインを実装している。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 品質 ,  相互作用 ,  *マルウェア ,  クラスタ ,  ファイルシステム ,  オペレーティングシステム ,  連星 ,  高速化
準シソーラス用語： 自動抽出 ,  行動指標 ,  判断能力 ,  混合モデル ,  生成モデル ,  ネットワーク通信 ,  *確率解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルウェア ,  クラスタリング ,  動的解析 ,  確率論的モデル化 ,  多重インスタンス学習

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルウェア ,  こん跡 ,  確率論的解析