高速な系統樹構成アルゴリズムにおけるスケーラブルなクラスタリング評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-22
• タイトル: 高速な系統樹構成アルゴリズムにおけるスケーラブルなクラスタリング評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Evaluation of Scalable Clustering in Fast Construction Algorithm of Phylogenetic Tree
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ICSS
• 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: 九州大学
• 著者所属: 情報通信研究機構／九州大学
• 著者所属: 情報通信研究機構
• 著者所属: 情報通信研究機構
• 著者所属: 九州大学
• 著者所属: 九州大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Information and Communications Technology / Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Information and Communications Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Information and Communications Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu University
• 著者名: 何, 天祥; 韓, 燦洙; 伊沢, 亮一; 高橋, 健志; 来嶋, 秀治; 竹内, 純一
• 著者名(英): Tianxiang, He; Chansu, Han; Ryoichi, Isawa; Takeshi, Takahashi; Shuji, Kijima; Jun’ichi, Takeuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: IoT デバイスの発展に伴い，様々な IoT マルウェアの亜種や新種が急増し社会的問題を引き起こしている．先行研究で我々は，マルウェア解析者の負担を減らすことを目的として，高速なマルウェアクラスタリングアルゴリズムを提案した．正規化圧縮距離を用いて全データ間の類似度を表す距離行列の極一部のみを計算し，効率的に系統樹を作成し，階層的クラスタリングを行うものである．しかし，先行研究のクラスタリングアルゴリズムは大規模な系統樹に対して精度が落ちる問題がある．本稿では，先行研究におけるクラスタリングアルゴリズムを最小記述長原理によるクラスタリングへ改良を行い，大規模なマルウェア検体セットを用いてスケーラブルなクラスタリングの精 度評価を行う．65,494 件の IoT マルウェア検体を用いた結果，従来手法である近隣結合法より 97.52% の計算量を削減でき，先行研究よりクラスタリング精度を約 5% 向上させ，95.5% の正解率を達成した．
• 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: AA12628305
• 書誌情報: 研究報告セキュリティ心理学とトラスト（SPT）; 巻 2021-SPT-41, 号 18, p. 1-6, 発行日 2021-02-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8671
• 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