@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00192273,
 author = {佐藤, 順子 and 花田, 真樹 and 面, 和成 and 村上, 洋一 and 鈴木, 英男 and 布広, 永示 and 折田, 彰 and 関口, 竜也 and Junko, Sato and Masaki, Hanada and Kazumasa, Omote and Yoichi, Murakami and Hideo, Suzuki and Eiji, Nunohiro and Akira, Orita and Tatsuya, Sekiguchi},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2018論文集},
 issue = {2},
 month = {2020-10-15},
 note = {近年, マルウェアの自身の隠蔽が巧妙化しており，未知のマルウェアを高精度で検知する手法が求められている．マルウェアは実行環境の検知，セキュリティサービスの無効化，自分自身の削除などの機能を用いて検知を免れようとしている. そこで筆者らはこれまで，API 呼び出しのパターンや経過時間, またシステム負荷の変動に関する特徴情報を用いた単純ベイズ分類器による検知手法を提案した.本研究では, 当該手法のさらなる検知精度向上のために，特徴情報ごとに分類器を作成し, それから算出されたスコアに重み付けをして足し合わせた値によってマルウェアを検知する手法の提案し，評価を行う., Malware detection method with high accuracy is strongly required, because mechanism of malware is getting sophisticated to evade detections by antivirus software. The cunning malware tries to evade detection using functions which detect the system environment, disable the security protection and remove myself. We have so far proposed a malware detection method based on API call pattern, elapsed time and system load between API calls. In this study, in order to make further improvement of the detection accuracy, we propose and evaluate a method using a weighted sum of scores from different classifiers constructed based on those features.},
 pages = {1266--1270},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {API呼び出しとそれに伴う経過時間とシステム負荷を用いた重み付けスコアに基づくマルウェア検知手法},
 volume = {2018},
 year = {}
}