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J-GLOBAL ID：202102231827135329   整理番号：21A0066479

GANに基づく産業用インターネットのためのマルウェア検出【JST・京大機械翻訳】

Malware Detection for Industrial Internet Based on GAN

著者 (3件)： Li Mingxuan (School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,China) ,  Lv Shichao (School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,China) ,  Shi Zhiqiang (School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIBA  ページ： 475-481  発行年： 2020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： 本論文は,産業インターネットにおけるマルウェアの検出に焦点を合わせる。マルウェアの検出の基本フローは特徴抽出とサンプル同定を含む。APIグラフはマルウェアの挙動情報を効果的に表すことができる。しかしながら,部分グラフ同形写像の問題を解決する高いアルゴリズム複雑性のため,グラフ構造特徴に基づく解析の効率は低い。異なる悪意符号のAPIグラフの異なるスケールにより,APIグラフを正規化する必要がある。サンプル収集と手動マーキングの困難さを考慮して,産業インターネットにおけるマルウェアサンプルの数を拡大する必要がある。本論文は,APIグラフを処理するために,PageRankをTF-IDFと組み合わせる方法を提案した。さらに,本論文はGANに基づくマルウェアの敵対サンプルを構築する方法を提案した。Copyright 2021 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： マーキング ,  特徴抽出 ,  正規化 ,  *インターネット ,  *マルウェア
準シソーラス用語： グラフ構造 ,  マルウェア検出 ,  PageRank , 【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 (4件)： GaN ,  産業 ,  インターネット ,  マルウェア検出