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J-GLOBAL ID：202102249531209747   整理番号：21A0893797

マルウェア画像とオートエンコーダを用いたマルウェア検出アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Malware Detection Approach Using Malware Images and Autoencoders

著者 (5件)： Jin Xiang (Guangzhou University,School of Computer Science and Cyber Engineering,Guangzhou,China,510006) ,  Xing Xiaofei (Guangzhou University,School of Computer Science and Cyber Engineering,Guangzhou,China,510006) ,  Elahi Haroon (Guangzhou University,School of Computer Science and Cyber Engineering,Guangzhou,China,510006) ,  Wang Guojun (Guangzhou University,School of Computer Science and Cyber Engineering,Guangzhou,China,510006) ,  Jiang Hai (Arkansas State University,Department of Computer Sciences,AR,USA,72467)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： MASS  ページ： 1-6  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： ほとんどの機械学習ベースのマルウェア検出システムは,様々な教師つき学習法を用いて,ソフトウェアの様々なインスタンスを良性または悪意として分類する。この手法はマルウェアの行動特性に関する情報を提供しない。それはまた,大量の訓練データを必要とし,そして,ラベル付けの困難さの傾向があり,冗長な訓練データのために精度を減少できる。したがって,マルウェア画像と自動エンコーダのセットを用いてマルウェアを検出する深層学習に基づくマルウェア検出法を提案した。この方法は,マルウェアの機能特性を学習するための自動エンコーダを設計し,次に,マルウェアと良性ソフトウェアの分類と検出を実現するために,オートエンコーダの再構成誤差を観察する。提案方法は,従来のマルウェア検出システムと比較して,マルウェアを検出し,訓練データがほとんど必要としない間,93%の精度と比較的良好なF1スコア値を達成した。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： 冗長性 ,  教師つき学習 ,  *符号器 ,  再構成 ,  ソフトウェア ,  機械学習 ,  *マルウェア
準シソーラス用語： 訓練データ ,  *マルウェア検出 ,  深層学習 ,  *自己符号化器 , 【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)： マルウェア ,  オートエンコーダ ,  マルウェア検出