文献

J-GLOBAL ID：202102275123221262   整理番号：21A1390940

機械学習によるマルウェア検出と非定常タスクの認識【JST・京大機械翻訳】

Malware Detection via Machine Learning and Recognition of Non Stationary Tasks

著者 (3件)： Alagrash Yasamin (Oakland University,Department of Computer Science and Engineering,Rochester,Michigan,USA,48309) ,  Badih Haissam (Oakland University,Department of Computer Science and Engineering,Rochester,Michigan,USA,48309) ,  Rrushi Julian (Oakland University,Department of Computer Science and Engineering,Rochester,Michigan,USA,48309)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： DASC/PiCom/CBDCom/CyberSciTech  ページ： 606-611  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： ほとんどの調査研究は,ユーザがマルウェアによって頻繁にターゲットされることを示した。Mimicry攻撃は,正当なユーザの作業に類似した方法で,マルウェアを操作することを可能にする。さらに,ターゲットマシン上のマルウェア土地が,脅威アクターに利益がある資源だけでなく,妥協した機械を探索するために,操作を実行する。本論文では,それらの資源利用を分析することによって,非静止ユーザタスクを区別するために開発した機械学習アプローチについて述べた。この過程において,提案アプローチはユーザタスクにおける漸進的ステップを予測する。本手法は,ライブ性能対データを収集し,次に,非静止タスクのための資源利用のパターンを認識し,定義するために,次に準備し,分析する。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： 土地 ,  *機械学習 ,  *マルウェア ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 非定常性 ,  *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 (4件)： 機械学習 ,  マルウェア検出 ,  非定常 ,  タスク