ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング


インデックスリンク

インデックスツリー

  • RootNode

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. マルチメディア通信と分散処理(DPS)
  3. 2023
  4. 2023-DPS-194

ニューラル機械翻訳モデルを用いたバイナリコード類似性検出のための特徴量抽出手法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224765
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224765
2d7e080a-7b22-46c2-a699-48028656a41a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DPS23194020.pdf IPSJ-DPS23194020.pdf (925.2 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-02-27
タイトル
タイトル ニューラル機械翻訳モデルを用いたバイナリコード類似性検出のための特徴量抽出手法
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 マルウェア
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
警察大学校警察情報通信研究センター/情報セキュリティ大学院大学
著者所属
情報セキュリティ大学院大学
著者所属
情報セキュリティ大学院大学
著者所属(英)
en
NPARC / IISEC
著者所属(英)
en
IISEC
著者所属(英)
en
IISEC
著者名 伊藤, 愼崇

× 伊藤, 愼崇

伊藤, 愼崇

Search repository
橋本, 正樹

× 橋本, 正樹

橋本, 正樹

Search repository
大塚, 玲

× 大塚, 玲

大塚, 玲

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ソースコードが提供されないようなソフトウェアの脆弱性検出,バグ検出や盗用検出において,バイナリコードの類似性検出は有用な解析手法である.加えて,近年の IoT 機器普及により異なるアーキテクチャ間における類似性検出の需要は高まりつつある.一方,異なるアーキテクチャ間における基本ブロック単位の類似性検出にニューラル機械翻訳モデルを用いて特徴量を抽出する手法を適用した例は少ない.本研究では,既存のニューラル機械翻訳モデルによる基本ブロックの特徴量抽出手法に比べ,高速に特徴量を抽出し,高い精度で異なるアーキテクチャ間での類似性を検出する手法を提案する.また,先行研究において必要であった特徴量の線形変換を不要とする訓練方法を採用することで,学習データが少ない場合においても精度が低下しないことを示す.評価実験では,3 つの既存研究で提案された手法と同一データセットでの検索精度 (P@1) を比較した結果,我々の手法が最も高い 92% を達成している.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10116224
書誌情報 研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS)

巻 2023-DPS-194, 号 20, p. 1-8, 発行日 2023-02-27
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8906
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 13:01:46.545838
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3