fastTextを用いたマルウェア亜種判別

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2018-10-15
• タイトル: fastTextを用いたマルウェア亜種判別
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Identification of Malware Variants Using fastText
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: マルウェア，亜種型，fastText，word2vec，SVM
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 埼玉大学理工学研究科
• 著者所属: 埼玉大学理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Saitama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Saitama University
• 著者名: 岩元, 遼太; 大久保, 潤
• 著者名(英): Ryota, Iwamoto; Jun, Ohkubo
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究は機械学習の手法の一つであるサポートベクトルマシン (SVM) を用いて，未知のマルウェアがある既知のマルウェアの亜種であるかどうかを少ないデータ数で判定することを試みる．SVM を利用するためにマルウェアを多次元のベクトルとして数値化する必要がある．そのための手法として自然言語処理の分野において用いられている word2vec が，動的解析によって得られた API コール列の特徴表現 を作るために利用できることは知られている．今回，word2vec を拡張した fastText がマルウェア亜種判別に有用であることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This study attempts to judge whether an unknown malware is a variant of known ones or not with a small number of data by using support vector machine (SVM) which is one of machine learning methods. To perform the judgement, we need to characterize a malware with a multidimensional vector. In natural language processing research fields, word2vec is a famous method to characterize words and to make multidimensional vectors, and it has been shown that the word2vec is available to characterize API call sequence obtained by dynamic analysis of malwares. Here, we will show that fastText, which is an extension of word2vec, is useful to identify malware variants.
• 書誌レコードID / 識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 関連識別子: ISSN 1882-0840
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2018論文集; 巻 2018, 号 2, p. 476-480
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会