マルウェア検出のための静的,動的およびハイブリッド解析の比較【JST・京大機械翻訳】

Damodaran Anusha; Di Troia Fabio; Corrado Visaggio Aaron; Austin Thomas H.; Stamp Mark

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216550345061 整理番号：22P0306588

マルウェア検出のための静的,動的およびハイブリッド解析の比較【JST・京大機械翻訳】

A Comparison of Static, Dynamic, and Hybrid Analysis for Malware Detection

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発行年： 2022年03月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本研究では,静的,動的およびハイブリッド解析に基づくマルウェア検出技術を比較した。特に,静的および動的特徴集合の両者で隠れMarkovモデル(HMM)を訓練し,得られた検出率を,かなりの数のマルウェアファミリーにわたって比較した。また,動的解析を訓練段階で用いて,検出フェーズで用いる静的手法と逆のハイブリッドケースも考察した。実験では,完全動的アプローチは,一般的に最良の検出率を与える。ハイブリッド技術に基づくマルウェア検出に対するこの研究の意味を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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