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J-GLOBAL ID：202202218278463984   整理番号：22A0840032

GENDA:バイナリプログラムの暗号化アルゴリズムにおけるグラフ埋込みネットワークベース検出アプローチ【JST・京大機械翻訳】

GENDA: A Graph Embedded Network Based Detection Approach on encryption algorithm of binary program

著者 (5件)： Li Xiao (School of Information Science and Technology, Northwest University, Xi’an, 710127, China) ,  Chang Yuanhai (School of Information Science and Technology, Northwest University, Xi’an, 710127, China) ,  Ye Guixin (School of Information Science and Technology, Northwest University, Xi’an, 710127, China) ,  Gong Xiaoqing (School of Information Science and Technology, Northwest University, Xi’an, 710127, China) ,  Tang Zhanyong (School of Information Science and Technology, Northwest University, Xi’an, 710127, China)
資料名： Journal of Information Security and Applications  (Journal of Information Security and Applications)
巻： 65  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2985A  ISSN： 2214-2126  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 暗号技術は,悪意のある再工学に対するソフトウェア保護に一般的に使用される。保護要求に適合するかどうかを決定するために,ソフトウェアで用いる暗号アルゴリズムを効率的に検出する方法は,興味深く重要なタスクである。しかしながら,既存の暗号化アルゴリズム検出法は,暗号化アルゴリズムの完全なプログラム構造と意味特徴を抽出することができないので,高い警報率または低い効率に悩まされる。本論文では,暗号化二値符号上のグラフ埋込みネットワークベース検出法であるGENDAを提案した。まず,様々な暗号化アルゴリズムの特性を解析し,各暗号化アルゴリズムに対するプログラムグラフを構築した。次に,プログラムグラフを基本ユニットとしてグラフニューラルネットワークに再帰的に埋め込み,暗号化アルゴリズムグラフのベクトル表現を得た。最後に,これらのベクトル間の距離を比較することによって,暗号アルゴリズムのタイプを決定した。GENDAを評価するために,オープンソースソフトウェアから多くの暗号ライブラリと実際のアプリケーションプログラムを収集した。実験結果は,GENDAが92%の検出成功率以上に達することができることを示した。また,GENDAを既存の最先端の検出法と比較した。比較結果は,GENDAが既存の方法の大部分より優れていることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  警報 ,  ニューラルネットワーク ,  検出法 ,  プログラム構造 ,  応用プログラム ,  ソフトウェア ,  *暗号
準シソーラス用語： オープンソース ,  バイナリコード ,  *暗号アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ソフトウェアセキュリティ ,  二値コード解析 ,  暗号アルゴリズム解析 ,  深層学習

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： バイナリ ,  暗号化アルゴリズム ,  グラフ埋込み