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J-GLOBAL ID：202202260456542531   整理番号：22A1154724

ステゴマルウェアの検出:悪意な画像ステガノグラフィとWindowsにおけるその侵入【JST・京大機械翻訳】

Detecting Stegomalware: Malicious Image Steganography and Its Intrusion in Windows

著者 (3件)： Verma Vinita (Department of Computer Science, University of Delhi, Delhi, India) ,  Muttoo Sunil K. (Department of Computer Science, University of Delhi, Delhi, India) ,  Singh V. B. (Department of Computer Science, Delhi College of Arts and Commerce, University of Delhi, Delhi, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 848  ページ： 103-116  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ステガノグラフィ,データ隠蔽技法は,ディジタルメディア内のマルウェアを隠蔽する傾向があり,ステゴマルウェアを生じさせる。特に,ディジタル画像は,それらの大量使用,無害な外観,および品質を著しく劣化することなく,データを隠す能力により,潜在的脅威を提起する。悪意のある画像ステガノグラフィの検出は,画像の画素の解析を欠いている侵入検知システムまたは静的検出の課題である。本論文は,広く使用されたJPEG画像フォーマットにおけるマルウェアを検出するために,pythonにおけるツールを提示した。既存の方法は,主にステガノグラフィアーチファクトの発見,または隠された不正データを明らかにすることができない特徴ベースの解析に焦点を合わせた。既存のものとは異なり,提案したツールは,出力としてその位置とともに,見出された不正データを明らかにするとともに,JPEG画像における悪意のあるコンテンツを位置付ける。この機能性は利用可能な文献では見出されていない。ツールは,3種類のJPEG画像,即ち,悪意,良性,およびステゴ画像を分析した。悪意のある画像もステゴ画像であるが,本論文ではステゴ画像として非正規データを隠蔽する。これは,隠された悪意のあるデータおよび隠されたデータで隠された画像を分類する際に,著者らのツールの有効性を評価することである。その結果,このツールは,最先端の技術と比較して,より良い検出率で,0.08のFalse陰性率(FNR)と0.001のFalse正値(FPR)を達成した。事実,それは,すべてのステゴ画像を非悪質として予測した。また,本論文は,ステゴマルウェアを含むWindowsアプリケーションの検出を評価した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  画素 ,  応用プログラム ,  ディジタル画像 ,  有効性 ,  アーチファクト ,  *Windows ,  JPEG ,  コンテンツ ,  *マルウェア
準シソーラス用語： データハイディング ,  *ステガノグラフィー ,  検出率 ,  侵入検知システム ,  ステゴ画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： JPEG ,  画像ステガノグラフィ ,  ステゴマルウェア検出 ,  Windowsマルウェア

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： ステガノグラフィ ,  Windows ,  侵入