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J-GLOBAL ID:202202273392669067   整理番号:22A0562861

Invoice #31415付着:悪性マイクロソフトオフィス文書の自動解析【JST・京大機械翻訳】

Invoice #31415 attached: Automated analysis of malicious Microsoft Office documents
著者 (10件):
資料名:
巻: 114  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: E0995A  ISSN: 0167-4048  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:
抄録/ポイント
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Microsoft社は,文書,スプレッドシート,およびプレゼンテーションを処理するために最も広く使用されたスイートであるかもしれない。その人気のために,それは悪意のあるキャンペーンを実施するために連続的に利用されている。プラットフォームの動的な特徴を利用して,その攻撃を打ち上げ,それらのキャンペーンにおいて何百万のホストを貫通するために,脅威アクターはそれを使用する。本研究は,マルウェア著者が使用する手段を曝露する,悪意のあるMicrosoft Ofice文書の現代の景観を調査した。著者らは,Microsoft Ofice文書を兵器化するために使用するツールの分類を活用し,悪意のあるアクターのmodus operandiを探索する。さらに,著者らは,VBAマクロおよびDDEのような多くの動的特徴を含む,良性および悪意のある文書を組み込むことに依存する,特別に熟練したデータセットを生成および公開した。後者は,公正で現実的な解析,最新技術の現状における未解決の問題である。これにより,悪意のある特徴と挙動に関する安全な結論を引き出すことができた。より正確には,自動解析パイプラインを用いて必要な特徴を抽出し,0.98以上のF1スコアを持つ機械学習を用いて,文書を効率的で正確に分類し,最先端の検出アルゴリズムの現状を凌駕した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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データ保護  ,  符号理論 
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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