ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. マルチメディア通信と分散処理(DPS)
  3. 2023
  4. 2023-DPS-194

マルウェアデータセットに対する検知精度と学習負荷との関係評価手法の改良

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224767
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224767
6abc014e-6d81-4ab3-aebd-851f2e218651
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DPS23194022.pdf IPSJ-DPS23194022.pdf (948.4 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-02-27
タイトル
タイトル マルウェアデータセットに対する検知精度と学習負荷との関係評価手法の改良
タイトル
言語 en
タイトル An Improvement Method to Evaluate the Relationship between Detection Accuracy and Training Load on Malware Dataset
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 マルウェア
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
広島市立大学情報科学部
著者所属
広島市立大学大学院情報科学研究科
著者所属
広島市立大学大学院情報科学研究科
著者所属
広島市立大学大学院情報科学研究科
著者所属(英)
en
Faculty of Information Sciences, Hiroshima City University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
著者名 梅田, 創

× 梅田, 創

梅田, 創

Search repository
稲村, 勝樹

× 稲村, 勝樹

稲村, 勝樹

Search repository
高野, 知佐

× 高野, 知佐

高野, 知佐

Search repository
前田, 香織

× 前田, 香織

前田, 香織

Search repository
著者名(英) Hajime, Umeda

× Hajime, Umeda

en Hajime, Umeda

Search repository
Masaki, Inamura

× Masaki, Inamura

en Masaki, Inamura

Search repository
Chisa, Takano

× Chisa, Takano

en Chisa, Takano

Search repository
Kaori, Maeda

× Kaori, Maeda

en Kaori, Maeda

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,既知のマルウェアはシグネチャを用いて検知可能である一方,未知のマルウェア検知ではシグネチャを用いることが困難であるといった課題がある.この課題に対して,機械学習を用いて検知を行う方法があるが,学習における大規模なデータを処理するためその処理負荷が高く,処理マシンの性能によっては,学習に膨大な時間を要する,あるいは,機械学習を活用できないという問題が発生する.これに対し,マルウェアデータセットからいくつかの特徴量を選択し,限定的なデータセットのみを学習に用いることで,処理負荷を低減する手法がある.このとき,マルウェア検知の精度が下がらないことが求められる.本研究では,機械学習に用いる特徴量を限定するための既存の評価手法をマルウェア検知の精度を重要視するよう改良を行い,既存評価手法との比較によりその効果について確認した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Recently, known malware can be detected using signatures, while it is difficult to detect unknown malware using signatures. To solve this problem, machine learning is used for detection, but it requires high machine performance to process large amounts of data in the learning process. If the performance is not high enough, it may take a large amount of time to learn, or the machine learning itself cannot be utilized. For this problem, there is a method to reduce learning processing load by selecting features and using limited datasets for learning. Here, high detection accuracy is required even if limiting datasets. In this paper, we modified an existing evaluation method for limiting the number of features used in machine learning to emphasize the accuracy of malware detection, and confirmed its effectiveness by comparing it with the existing evaluation method.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10116224
書誌情報 研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS)

巻 2023-DPS-194, 号 22, p. 1-8, 発行日 2023-02-27
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8906
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
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 13:01:43.747826
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3