@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00187229,
 author = {三須, 剛史 and 巻島, 和雄 and 岡田, 晃市郎 and 岩本, 一樹 and Takeshi, Misu and Kazuo, Makishima and Kouichirou, Okada and Kazuki, Iwamoto},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2017論文集},
 issue = {2},
 month = {Oct},
 note = {ドライブ・バイ・ダウンロード（DbD）攻撃による被害が今もなお報告されている．DbD攻撃は，悪性JavaScriptを介して行われるものが数多くあり，これを１つ１つ分析するのは困難である．そこで本研究では，Paragraph Vectorを悪性JavaScriptに適用し，類似度に基づきクラスタリングを行い，結果を可視化する手法について検討した．類似度の高い悪性JavaScriptは同じクラスターに分類されるため，分析を行う上での足がかりとなることが期待される．実験の結果，同じクラスターの中では，その属性に一定の傾向があることを明らかにした．, The damage of Drive-by Download(DbD) Attacks is still reported. DbD Attacks is often done via malicious JavaScript.And because being large amount of malicious JavaScript, it is difficult to analyse them by hand. In this research, we propose new method which adapt Paragraph Vector to malicious JavaScript, gain feature vector and make clustering based on vector similarity. For similar source code is classified in same cluster,effective analyze expected. The experimental result revealed that clustering based on vector similarity reflect some feature in JavaScript source code.},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ソースコードの類似度に基づく悪性JavaScriptの分類に関する一検討},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}