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J-GLOBAL ID：201902253358920957   整理番号：19A0125302

iotマルウェア検出のための3つの深層学習ベースアプローチの比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of Three Deep Learning-based Approaches for IoT Malware Detection

著者 (6件)： Nguyen Khanh Duy Tung (Le Qui Don Technical University, Hanoi) ,  Tuan Tran Minh (University of Engineering and Technology Vietnam National University, Hanoi) ,  Le Son Hai (Le Qui Don Technical University, Hanoi) ,  Viet Anh Phan (Le Qui Don Technical University, Hanoi) ,  Ogawa Mizuhito (Japan Advanced Institute of Science and Technology) ,  Minh Nguyen Le (Japan Advanced Institute of Science and Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： KSE  ページ： 382-388  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： IoTの開発は多くの機会をもたらすが,多くの難問をもたらす。最近,ますます多くのマルウェアが,IoTデバイスをターゲットとするように見えた。機械学習はマルウェアの検出に用いられる典型的な技術の一つである。本論文では,シーケンス,画像,および組立コードを含む異なるデータ表現に関する畳込みニューラルネットワークの応用に基づくIoTマルウェア検出のための3つのアプローチを調査した。非マルウェアからマルウェアを識別するタスクについて比較を行った。また,各方法のpros/consを評価する結果を解析した。Copyright 2019 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： *マルウェア ,  データ表現 ,  機械学習 ,  画像 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  モノのインターネット ,  深層学習
準シソーラス用語： マルウェア検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： IoT ,  マルウェア検出 ,  深層学習