LSTMによるAPIコールシーケンスの正常性スコアに基づくマルウェア分析

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2024-10-15
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: LSTMによるAPIコールシーケンスの正常性スコアに基づくマルウェア分析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Detection of Malware Through Normalcy Scores of API Call Sequences with LSTM
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: マルウェア検知, API コールシーケンス, 機械学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 大阪電気通信大学大学院工学研究科
• 著者所属: 大阪電気通信大学 情報通信工学部 情報工学科
• 著者所属: 大阪電気通信大学 情報通信工学部 情報工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka Electro-Communication University, Graduate School of Engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka Electro-Communication University, Faculty of Information and Communication Engineering, Department of Information Engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka Electro-Communication University, Faculty of Information and Communication Engineering, Department of Information Engineering
• 著者名: 坂本, 法樹; 坂本, 匠; 竹内, 和広
• 著者名(英): Noriki, Sakamoto; Takumi, Sakamoto; Kazuhiro, Takeuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 未知のマルウェアによるサイバー攻撃の脅威は世界的に増加しており，特に医療機関や民間企業の制御システムなど，重要インフラへの影響が顕在化している．これに対応するため，従来のシグネチャベースの検知手法では捉えきれない未知のマルウェアに対する検知手法の開発が急務となっている．本研究では，正常なAPIコールシーケンスをLSTMによりモデル化し，異常なAPIコールシーケンスの特徴を正常なモデルとの差異をスコアとして算出する手法を提案する．また，提案手法のマルウェア検知の可能性を検討した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The threat of cyberattacks by unknown malware is increasing globally, with a notable impact on critical infrastructure such as control systems in healthcare institutions and private companies. To address this issue, there is an urgent need to develop detection methods for unknown malware that traditional signature-based approaches cannot identify. This study proposes a method that models normal API call sequences using LSTM and calculates the characteristics of abnormal API call sequences as scores based on the difference from the normal model. Additionally, we examine the potential of the proposed method for malware detection.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2024論文集; p. 1755-1758, 発行日 2024-10-15
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会