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ベイズ学習アルゴリズムを用いた未知のコンピュータウイルス検出手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/10559
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/10559d58d1baf-f23f-4d3e-a63c-df0cabef2981
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-JNL4608018.pdf (280.9 kB)
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Copyright (c) 2005 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Journal(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2005-08-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | ベイズ学習アルゴリズムを用いた未知のコンピュータウイルス検出手法 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | The Unknown Viruses Detection Method Using Bayes Learning Algorithm | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 特集：多様な社会的責任を担うコンピュータセキュリティ技術 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||
| その他タイトル | ||||||||
| その他のタイトル | ネットワークセキュリティ | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 岩手大学工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 岩手大学工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 岩手大学工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 岩手大学工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学・学術情報メディアセンターネットワーク研究部門 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 岩手大学総合情報処理センター | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Engineering, Iwate University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Engineering, Iwate University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Engineering Iwate University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Engineering, Iwate University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Super Computing and Information Sciences Center, Iwate University | ||||||||
| 著者名 |
小池, 竜一
中谷直司
萩原, 由香里
厚井, 裕司
高倉, 弘喜
吉田, 等明
× 小池, 竜一 中谷直司 萩原, 由香里 厚井, 裕司 高倉, 弘喜 吉田, 等明
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| 著者名(英) |
Ryuiti, Koike
Naoshi, Nakaya
Yukari, Hagihara
Yuuji, Koui
Hiroki, Takakura
Hitoaki, Yoshida
× Ryuiti, Koike Naoshi, Nakaya Yukari, Hagihara Yuuji, Koui Hiroki, Takakura Hitoaki, Yoshida
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | コンピュータウイルスを検出および防御するためには，シグネチャと呼ばれる各ウイルス固有のパターンとのパターンマッチングを行う必要がある．しかし，未知ウイルスに対応するためのシグネチャ更新には時間を要するため，その間に被害が拡大する傾向にあった．そこで本論文ではPaul Grahamベイズ学習アルゴリズムを用いることにより，確率ベースに基づいてウイルスを検出する手法を提案する．提案手法は過去に発生したウイルスの特徴点を学習することで，未来に発生する未知ウイルスを検出可能としている．特徴点としては実行ファイル中の表示可能文字列であるstringsを利用し，これらを学習すれば，70%以上のNetskyの亜種ウイルスと，Bagleの亜種ウイルスを検出できることが明らかになった． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Unique patterns called signature are needed to detect the computer viruses by the pattern matching method. However, it takes time to generate the signatures because it is necessary for the signatures to be updated by human hands. Therefore, unknown computer viruses can infect many computers in the world easily until generating signatures. In this paper, we propose the method which can detect future unknown viruses by learning known viruses features in Graham Bayes. The features are “strings” which are printable sequences in binary files. Once learning features, the proposal method detects 70% Netsky variants and Bagle variants. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00116647 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 46, 号 8, p. 1984-1996, 発行日 2005-08-15 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7764 | |||||||
