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J-GLOBAL ID：202002234661531642   整理番号：20A1749183

画像ベースマルウェア分類:空間充填曲線アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Image-based Malware Classification: A Space Filling Curve Approach

著者 (1件)： O’Shaughnessy Stephen (Technological University Dublin)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： VizSec  ページ： 1-10  発行年： 2019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： 抗ウイルス(AV)ソフトウェアは,良性と悪意のあるプログラムを区別するのに有効であるが,マルウェアをそれらのそれぞれのファミリークラスに効果的に分類する能力を欠いている。AVベンダーは,かなり大量の悪意のあるプログラムを毎日受信し,そうでなければ,手動で検査しなければならない既存のマルウェアのバリアントを迅速に同定するために,分類が重要である。本論文では,AVツールの限界を改善するために,空間フィルタリング曲線(SFC)を用いてマルウェアを可視化および分類する新しい方法を提案した。生産された分類モデルを,以前には見せない試料で評価し,精度,再現率,および精度スコアがそれぞれ82%,80%および83%であった。さらに,以前の研究と現在のAV技術との比較評価は,提示した方法がロバストで,ほとんどの市販およびオープンソースAVスキャナソフトウェアプログラムより優れていることを明らかにした。Copyright 2020 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： 空間フィルタリング ,  受信 ,  可視化 ,  ソフトウェア ,  ロバスト性 ,  *マルウェア
準シソーラス用語： 再現率 ,  オープンソース ,  比較評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルウェア ,  分類 ,  空間充填曲線