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J-GLOBAL ID：201702246554269703   整理番号：17A0170914

ピクセル正規化手法の悪意のあるコードの可視解析への応用【JST・京大機械翻訳】

Pixel normalization method applied in malware visualization analysis

著者 (4件)： Ren Zhuojun (College of Information Science and Technology, Donghua University) ,  Han Xiuling (College of Information Science and Technology, Donghua University) ,  Kong Defeng (College of Information Science and Technology, Donghua University) ,  Chen Guang (College of Information Science and Technology, Donghua University)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 21  ページ： 121-125  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 悪意のあるコードの者は通常自動化の手段を用いて悪質なコードの変種を開発し、悪意のあるコードの数量を急激に増加させる状況を呈している。自動化方式は,悪意のあるコードにおけるコアモジュールを再利用するため,ウイルス研究者の識別と識別のための有用な基礎を提供する。画像のアイデアを参考にして,K-NEAREST NEIGHBOR(KNN)分類アルゴリズムを用いて,悪意のあるコードの分類を研究するための新しい可視化方法を提案した。その基本的な考え方は,バイナリファイルを二色チャネルのビットマップと画素のグラフに変換することにより,可視化の角度から悪意のあるサンプルの特性を識別し,これにより悪意のある類似性の比較と分類を実現することである。実験結果は,画素の正規化に基づく次元縮小マッピング機構が,文書の可視化特性を著しく減少させることができることを示して,それは,類似性を比較するためにJACCARD距離アルゴリズムを使用することによって,悪意のあるコードサンプルを効果的に分類することができた。それは,分析者の認識効率を改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  再利用 ,  可視化 ,  *画素 ,  次元縮小 ,  ウイルス ,  チャネル ,  *正規化 ,  アルゴリズム ,  画像 ,  自動化
準シソーラス用語： ビットマップ ,  分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： malware ,  visualization ,  pedigree analysis ,  Jaccard distance ,  K-Nearest Neighbor(KNN) algorithm

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： ピクセル ,  正規化 ,  手法 ,  解析 ,  応用