@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00208512,
 author = {朝倉, 紗斗至 and 中川, 恒 and 押場, 博光 and 吉浦, 裕 and 市野, 将嗣 and Satoshi, Asakura and Ko, Nakagawa and Hiromitsu, Oshiba and Hiroshi, Yoshiura and Masatsugu, Ichino},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2020論文集},
 month = {Oct},
 note = {近年，巧妙化するマルウェアを用いたサイバー攻撃により，その侵入を検知することが難しくなっている．マルウェアの侵入後においてその被害を最小限に抑えるため，早期にそのマルウェアの機能を推定することが必要であると考える．そこで，本研究では動的解析ログにおいて，記録時間の短いログの特徴量から長いログの特徴量を予測し，予測した特徴量を機能推定に利用することを提案する．実際に，MWS Datasetsの一部として提供されているSoliton Dataset 2019に含まれる動的解析ログ（Mark IIログおよびCuckooログ）を使用し，提案手法を用いた機能推定実験を行った．その結果，Mark IIログにおいて記録開始から5秒までのログに対し2.6%，およびCuckooログにおいて記録開始から1秒までのログに対し0.8%の推定精度の向上が見られた．, In recent years, cyber attacks using sophisticated malware have made it difficult to detect intrusions. In order to minimize the damage after a malware infiltration, we think it is necessary to estimatethe function of the malware at an early stage. In this paper, we propose to use the predicted features of the dynamic analysis log for function estimation from the features of logs with a short recording time. We conducted function estimation experiments using the proposed method with the dynamic analysis logs (Mark II logs and Cuckoo logs) included in the Soliton Dataset 2019, which is provided as part of MWS Datasets.The results showed 2.6% and 0.8% improvement in the estimation accuracy of Mark II logs and Cuckoo logs from the start of recording to 5 seconds and 1 second, respectively.},
 pages = {602--609},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {動的解析ログを用いた特徴量の予測によるマルウェアの早期機能推定に関する検討},
 year = {2020}
}