目標再現率を制御変数とするカスケード型2段階判別モデルによるマルウェア検知の運用適応性に関する研究

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2026-07-23
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: 目標再現率を制御変数とするカスケード型2段階判別モデルによるマルウェア検知の運用適応性に関する研究
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: セキュリティ
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 琉球大学大学院理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of the Ryukyus, Graduate School of Engineering and Science
• 著者名: 豊永,颯大
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，マルウェアによるサイバー脅威が深刻化する中，各組織のセキュリティ要件に応じた柔軟な検知エンジンの実現が求められている。本研究では，目標再現率（TARGET_RECALL）を制御変数とするカスケード型2段階判別モデルを提案する。一次モデルはLiefライブラリを用いたパース処理を行わない軽量特徴量617次元とLightGBMによる高速スクリーニングを行い，PR曲線から閾値を動的に決定する。一次モデルで疑わしいと判定されたサンプルのみを，EMBER全特徴量2381次元を用いたLightGBM二次モデルへ送付する設計とした。EMBER 2018データセット（110万件）を用いた実験により，TARGET_RECALLを変化させることで，カスケードモデル全体として見た時，再現率・誤検知率の設定基準を満たした上で予測精度・期待処理時間のトレードオフを再学習なしに定量的に管理可能であることを確認した。先行研究（Gao et al.）と比較すると，再学習を必要としないことが本方法の利点であるが，AUC値とFPR/TPRの比較では，AUC値では本研究が上回り，単一動作点のFPR/TPRでは先行研究が優位であった。
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12326962
• 書誌情報: 研究報告インターネットと運用技術（IOT）; 巻 2026-IOT-74, 号 4, p. 1-8, 発行日 2026-07-23
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8787
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会