@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00187371,
 author = {矢倉, 大夢 and 篠崎, 慎之介 and 西村, 礼恩 and 大山, 恵弘 and 佐久間, 淳},
 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 = {本研究では，画像化されたバイナリデータにCNNを適用することによって，マルウェアからそのファミリに特有の領域を検出する分類手法を提案する．この手法では，CNNに注意機構と呼ばれる仕組みを組み合わせることによって，画像の中で分類に重要な領域を示す「注意度マップ」を出力する．これにより，該当するファミリに特有の領域を検出することでき，人手でその動作を解析する際のヒントとなる．評価実験では，提案手法が既存手法より高い分類精度を誇ることを示すと共に，注意度マップを元にマルウェアを解析することによって，提案手法から得られる情報が，パックされたマルウェアを解析する場合を含め，有用であることを確かめた．},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {CNNと注意機構による画像化されたマルウェアの解析手法},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}