| Item type |
Journal(1) |
| 公開日 |
2023-09-15 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
次世代型ウイルス対策ソフトとハイブリッド検出を実装するウイルス対策ソフトに対する回避攻撃 |
| タイトル |
|
|
言語 |
en |
|
タイトル |
Evasion Attacks against Next Generation Anti-Virus Software and Antivirus Software Implementing Hybrid Detection |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
[特集:サイバー空間を安全にするコンピュータセキュリティ技術] 次世代型ウイルス対策ソフト，機械学習，AI技術，回避攻撃 |
| 資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
|
資源タイプ |
journal article |
| ID登録 |
|
|
ID登録 |
10.20729/00227599 |
|
ID登録タイプ |
JaLC |
| 著者所属 |
|
|
|
株式会社NTTデータ／横浜国立大学大学院環境情報学府 |
| 著者所属 |
|
|
|
横浜国立大学先端科学高等研究院／横浜国立大学大学院環境情報研究院 |
| 著者所属 |
|
|
|
横浜国立大学先端科学高等研究院／横浜国立大学大学院環境情報研究院 |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
NTT DATA Corporation / Graduate School of Environment and Information Sciences, Yokohama National University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Institute of Advanced Sciences, Yokohama National University / Faculty of Environment and Information Sciences, Yokohama National University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Institute of Advanced Sciences, Yokohama National University / Faculty of Environment and Information Sciences, Yokohama National University |
| 著者名 |
新井, 悠
吉岡, 克成
松本, 勉
|
| 著者名(英) |
Yu, Arai
Katsunari, Yoshioka
Tsutomu, Matsumoto
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
近年，次世代型ウイルス対策ソフト（Next Generation Anti-Virus: NGAV）という名称で，従来型ウイルス対策ソフトでは不可能であった，未知のマルウェアまでも検出が可能であることを長所としている製品が市場に投入されている．本研究では，証明書を使用して特定の文字列を既知のマルウェアに追加することにより，1,065検体を使用してNGAVに対して最大で約44%の見逃しを発生させた．また機械学習エンジンとシグネチャ検出をハイブリッドで実装している製品に対しても，本手法を用いることで最大で約59%の見逃しを発生させることも確認した． |
| 論文抄録(英) |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
In recent years, Next Generation Anti-Virus (NGAV) products have been introduced to the market, which have the advantage of being able to detect even unknown malware, which is not possible with traditional anti-virus software. In this study, we used 1,065 samples to generate up to approximately 44% misses against NGAV by adding specific strings to known malware using certificates. We also confirmed that our method can generate up to 59% misses against products with hybrid implementations of machine learning engines and signature detection. |
| 書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 64,
号 9,
p. 1287-1294,
発行日 2023-09-15
|
| ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
1882-7764 |
| 公開者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-JNL6409013.pdf (1.2 MB)
