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  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

マルウェア分類に適したTransformerモデルのアンサンブル学習について

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224768
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224768
a08ad7fc-bf7d-4ed2-bd6a-8a502990b0c6
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DPS23194023.pdf IPSJ-DPS23194023.pdf (334.2 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 マルウェア分類に適したTransformerモデルのアンサンブル学習について
タイトル
言語 en
タイトル Ensemble Learning of Transformer Models Suitable for Malware Classification
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
大阪大学
著者所属
大阪大学
著者名 山田, 裕彌

× 山田, 裕彌

山田, 裕彌

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矢内, 直人

× 矢内, 直人

矢内, 直人

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 マルウェアに対する機械学習を用いた分類は,マルウェアの特性を理解するうえで重要であり,近年では API コールの関係性などを考慮できるように自然言語処理の利用が注目されている.本稿では API コール列に対して自然言語処理モデルである Transformer を複数個用いることで,マルウェアを高い精度で分類するアンサンブル学習(Ensemble Learning)を議論する.既存研究では同じアーキテクチャを持つ Transformer モデルを用い,かつ,その結合方法としてバギングを用いる構成であった.これに対し,本稿ではアンサンブル学習において各 Transformer モデルのアーキテクチャを多様にすること,また,それらの結合法に関して何らかのモデルによるメタ学習を用いるスタッキング手法と各モデルの出力平均を既存研究とそれぞれ比較することで,より高い精度を達成する構成を明らかにする.BERT と同系統のモデルのみを用いたアーキテクチャと多様なモデルを組み合わせた汎用アーキテクチャに関して,既存のマルウェアデータセットを用いて実験したところ,BERT と同系統のモデルのみをアーキテクチャに用いることで,安定して高い精度が得られることを確認した.また,各モデルの結合方法として,XGB によるメタ学習を用いたスタッキングが適していることを示した.さらに,BERT と同系統のモデルのみを用いたアーキテクチャでは,単にモデルの出力を平均することが有効であることを確認した.
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 23, 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
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Ver.1 2025-01-19 13:01:41.731890
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