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J-GLOBAL ID：202102281358964796   整理番号：21A0674290

深層学習時代におけるAndroidマルウェア検出の課題と傾向【JST・京大機械翻訳】

Challenges and Trends of Android Malware Detection in the Era of Deep Learning

著者 (6件)： Peng Sancheng (Laboratory of Lang. Eng. and Comp., Guangdong University of Foreign Studies,Guangzhou,PR China) ,  Cao Lihong (School of English Education, Guangdong University of Foreign Studies,Guangzhou,PR China) ,  Zhou Yongmei (School of Info. Sci. and Tech., Guangdong University of Foreign Studies,Guangzhou,PR China) ,  Xie Jianguo (Network and Information Center, Guangdong University of Foreign Studies,Guangzhou,PR China) ,  Yin Pengfei (College of Info. Science and Eng., Jishou University,Jishou,PR China) ,  Mo Jianli (School of Electronic Information, Hunan University of Information Technology,Changsha,PR China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： iSCI  ページ： 37-43  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： 最も一般的なオープンソース移動プラットフォームであるアンドロイドは,多数の広範な応用(apps)を生み出している多くの開発者を引き付けている。また,そのオープンな性質のため,ユーザを検査するために大量のマルウェアを配信する攻撃者も引き出す。これは国家安全保障に対する脅威であるだけでなく,日常生活にも影響する。深層学習は,最も普及している技術の1つになっており,学術的および産業的研究者への承認を得て,従って,広い応用分野で複雑な解析を行うための不可欠なツールになるであろう。それは,ポピュラーな話題抽出からAndroidマルウェアまでの研究量の増加に魅力的である。本論文では,Androidマルウェア検出の包括的な研究を提供し,深層学習に基づくマルウェアの特性とその解析方法を論じた。深層学習に基づくAndroidスマートフォンの安全な生態学も提示した。さらに,スマートフォンセキュリティにおける深層学習の適用による実世界問題に関連する研究課題を,最適パラメータ,敵対サンプルの処理,大規模サンプルデータセットの収集,攻撃に対する防御,解釈可能性とトレーサビリティの所有などの研究課題に焦点を合わせて論じた。著者らの目標は,スマートフォンマルウェアのための深い学習による既存のおよび進行中の努力に対する広範な研究ガイドラインを提供することであり,研究者が既存の研究をよりよく理解し,スマートフォンマルウェアを検出するより効果的なメカニズムを設計することを助けることである。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： トレーサビリティ ,  生態学 ,  セキュリティ ,  スマートフォン ,  *マルウェア
準シソーラス用語： 国家安全保障 ,  オープンソース ,  *アンドロイド ,  *マルウェア検出 ,  *深層学習 ,  攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  Android ,  マルウェア検出 ,  傾向