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  1. 研究報告
  2. コンピュータセキュリティ(CSEC)
  3. 2022
  4. 2022-CSEC-097

画像ベースマルウェア分類器に対するセクション情報が与える影響

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217881
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217881
14b22de0-d716-46fb-8c5a-913a8f5c6581
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CSEC22097023.pdf IPSJ-CSEC22097023.pdf (2.3 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-05-12
タイトル
タイトル 画像ベースマルウェア分類器に対するセクション情報が与える影響
タイトル
言語 en
タイトル Impact of Section Information on Image-Based Malware Classifiers
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 CSEC
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
静岡大学
著者所属
静岡大学
著者所属
静岡大学
著者所属(英)
en
Shizuoka University
著者所属(英)
en
Shizuoka University
著者所属(英)
en
Shizuoka University
著者名 竹内, 廉

× 竹内, 廉

竹内, 廉

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西垣, 正勝

× 西垣, 正勝

西垣, 正勝

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大木, 哲史

× 大木, 哲史

大木, 哲史

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 マルウェアは日々多様化し続けており,その数は指数関数的に増加し続けている.大量のマルウェアを効率的に解析するためにはマルウェアファミリーを特定することが重要であり,近年ではマルウェアを汎用的に分類可能な深層学習ベースの手法が多く提案されている.バイナリを画像で表現したマルウェア画像は,深層学習ベースの手法における入力として多く用いられてきた.しかし,これまでの検討では,マルウェアに生じる変動とマルウェア画像との関係については詳細に検証されてこなかった.そこで,本研究では,まず,ソースコードに対する難読化がコンパイル後のバイナリに与える影響について BinDiff を利用した調査を行う.次に,その調査結果を踏まえて,マルウェアバイナリの各セクションが分類精度にどの程度貢献しているかについて焦点を当てた検証を行う.具体的には,BIG2015 データセットを変換したマルウェア画像に対して,セクションを考慮した追加処理を施し,様々な条件下における実験を行い,分類精度に貢献している,もしくは悪影響を及ぼしているセクションを明らかにする.最後に,本研究での検証結果を元にマルウェア画像のより効果的な変換方法や学習方法の可能性を検討する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11235941
書誌情報 研究報告コンピュータセキュリティ(CSEC)

巻 2022-CSEC-97, 号 23, p. 1-8, 発行日 2022-05-12
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8655
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
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Ver.1 2025-01-19 15:20:48.836208
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