講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-03-02 11:30
深層学習を用いた異常検知による未知マルウェアファミリ検知手法の検討 ○竹内 廉・水野慎太郎・ヴォ ゴック コイ グエン・土屋 純・西垣正勝・大木哲史(静岡大) ICSS2020-59 |
抄録 |
(和) |
マルウェア解析は,マルウェア対策に欠かせないプロセスとなっている.日々多様化する解析対象のマルウェアが,既知のマルウェアか,未知のマルウェアかを把握することは困難であり,これが迅速なマルウェア解析実行への妨げとなっている.そこで本稿では,既知のマルウェアファミリのみを学習したCNNから特徴量を抽出し,その特徴量を用いて異常検知を行うことで未知のマルウェアファミリを検知する手法を提案する. |
(英) |
The analysis of malware has become an indispensable process for anti-malware. Malware is diversifying day by day, so that it is difficult to know whether a malware to be analyzed is a known malware or an unknown malware, and this is a hindrance to quick malware analysis. Therefore, in this paper, we propose a method to detect unknown malware families by extracting features from CNN trained only on known malware families and use those features for anomaly detection. |
キーワード |
(和) |
マルウェア / 異常検知 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / / |
(英) |
Malware / Anomaly Detection / Convolutional Neural Network / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 384, ICSS2020-59, pp. 195-200, 2021年3月. |
資料番号 |
ICSS2020-59 |
発行日 |
2021-02-22 (ICSS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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ICSS2020-59 |