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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-10-07 14:50 APIコールを用いたTransformer Encoderベースマルウェア分類に関する考察 ○李 晨（九工大）・鄭 俊俊（阪大）  R2022-36 |
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| 抄録 | （和） | マルウェアはコンピューターシステムに対する主要なセキュリティの脅威であり，システムの信頼性に大きな影響を与えている．リカレントニューラルネットワーク（RNN）ベースの手法はAPIコール列ベースのマルウェア検出において大きな注目を集めている．しかし，従来のRNNには, 長いAPIコール列を処理時に勾配消失の問題が存在する．本稿では，上述の問題を解決するために，MalTransEnと呼ばれるトランスエンコーダーベースのモデルを提案する．特に，APIにおける相互作用の特徴を学習することによるマルウェアの分類を行うために，トランスフォーマーエンコーダーベースの分類器を提案する．実験結果は，提案されたアーキテクチャが良好に機能し，他の深層学習ベースのベースラインよりも優れていることを示した． |
| （英） | Malware is a major security threat to computer systems and significantly impacts system reliability. Recurrent neural network (RNN)-based methods have attracted much attention in API call-based malware detection in recent decades. However, traditional RNNs have the gradient vanishing problem when processing long API call sequences. This paper proposes a transformer encoder-based model, called TransEncoder, to solve the limitations of RNN. In particular, a novel transformer encoder-based classifier is proposed to classify malware by learning interaction features in sequences of API calls. Experimental results showed that the proposed architecture performed well and outperformed other deep learning-based baselines. | |
| キーワード | （和） | コンピュータセキュリティ / マルウェア / APIコール / 分類器 / リカレンとニューラルネットワーク / トランスエンコーダー / / |
| （英） | Computer security / malware / API call / classifier / recurrent neural network / transformer encoder / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 203, R2022-36, pp. 25-30, 2022年10月. | |
| 資料番号 | R2022-36 | |
| 発行日 | 2022-09-30 (R) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | R2022-36 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | R |
| 開催期間 | 2022-10-07 - 2022-10-07 |
| 開催地（和） | 久留米大学 福岡サテライト |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 情報通信システムの信頼性，信頼性一般 |
| テーマ（英） | Reliability of Information Communication System, Reliability General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | R |
| 会議コード | 2022-10-R |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | APIコールを用いたTransformer Encoderベースマルウェア分類に関する考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Note on A Transformer Encoder-Based Malware Classification Using API Calls |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | コンピュータセキュリティ / Computer security |
| キーワード(2)（和/英） | マルウェア / malware |
| キーワード(3)（和/英） | APIコール / API call |
| キーワード(4)（和/英） | 分類器 / classifier |
| キーワード(5)（和/英） | リカレンとニューラルネットワーク / recurrent neural network |
| キーワード(6)（和/英） | トランスエンコーダー / transformer encoder |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 李 晨 / Chen Li / リ シン |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鄭 俊俊 / Junjun Zheng / テイ シュンシュン |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-10-07 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | R |
| 資料番号 | R2022-36 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.203 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-09-30 (R) |
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