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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-06 13:45 大規模言語モデルを用いたIoTマルウェア通信のシグネチャ生成システム ○篠宮一真・神谷和憲・浜田泰幸・高橋健司（NTT）  ICSS2024-76 |
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| 抄録 | （和） | IoT ボットネットによるDDoS 攻撃が深刻な問題となっており，C&C 通信の検知は攻撃対策のための重要な役割を果たす．従来のC&C 通信検知技術において，シグネチャ検知にはシグネチャ作成の自動化の課題，機械学習には学習モデルの生成・更新および識別根拠出力の困難性の課題がある．本研究ではこれらの課題に対処するため，大規模言語モデル(LLM) を活用したシグネチャ生成システムを提案し，自動的に識別根拠付きのC&C 通信検知が可能であることを示す．提案システムはIoT マルウェアの動的解析結果を入力とし，プロンプトを動的に作成しLLM に与え，新たなシグネチャを生成させる．734 のMirai 検体，176 のGafgyt 検体の動的解析データを用いて，本提案手法が自動生成したシグネチャの検知能力の評価した結果，97% 以上の精度で検知できることを確認した．さらに，本手法のインターネットトラフィック分析への適用評価を実施した結果，自動生成したシグネチャを用いて新たに特定ができたC&C サーバが存在することが確認できた． |
| （英） | IoT botnet-based DDoS attacks have become a serious concern, and detecting C&C communications plays a crucial role in mitigating these attacks. Conventional C&C detection techniques face several challenges: signature-based approaches struggle to automate signature generation, and machine learning–based methods encounter difficulties in building and updating models as well as providing clear rationales for detection. To address these issues, this study proposes a signature generation system that leverages a Large Language Model (LLM), demonstrating the feasibility of automatically detecting C&C commu- nications with interpretable justifications. The proposed system inputs dynamic analysis results of IoT malware, dynamically formulates prompts, and feeds them to the LLM to generate new signatures. Using dynamic analysis data from 734 Mirai samples and 176 Gafgyt samples, we evaluated the detection capabilities of the signatures produced by the proposed method and confirmed that they achieve over 97% accuracy. Furthermore, when applied to Internet traffic analysis, the system identified newly discovered C&C servers through the use of automatically generated signatures. |
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| キーワード | （和） | C&C サーバ / 大規模言語モデル / 悪性通信検知 / ボットネット / / / / |
| （英） | C&Cserver / Large Language Models / Malicious Traffic Detection / Botnet / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 422, ICSS2024-76, pp. 55-62, 2025年3月. | |
| 資料番号 | ICSS2024-76 | |
| 発行日 | 2025-02-27 (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) | |
| PDFダウンロード | ICSS2024-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICSS IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2025-03-06 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県立美術館・博物館 |
| 開催地（英） | Okinawa Prefectural Museum & Art Museum |
| テーマ（和） | セキュリティ，トラスト，一般 |
| テーマ（英） | Security, Trust, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICSS |
| 会議コード | 2025-03-ICSS-SPT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大規模言語モデルを用いたIoTマルウェア通信のシグネチャ生成システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Signature Generation System for IoT Malware Communications Using Large Language Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | C&C サーバ / C&Cserver |
| キーワード(2)（和/英） | 大規模言語モデル / Large Language Models |
| キーワード(3)（和/英） | 悪性通信検知 / Malicious Traffic Detection |
| キーワード(4)（和/英） | ボットネット / Botnet |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 篠宮 一真 / Kazuma Shinomiya / |
| 第1著者 所属（和/英） | NTTセキュリティホールディングス (略称： NTT) NTT Security Holdings (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神谷 和憲 / Kazunori Kamiya / |
| 第2著者 所属（和/英） | NTTセキュリティホールディングス (略称： NTT) NTT Security Holdings (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浜田 泰幸 / Yasuyuki Hamada / |
| 第3著者 所属（和/英） | NTTセキュリティホールディングス (略称： NTT) NTT Security Holdings (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 健司 / Kenji Takahashi / |
| 第4著者 所属（和/英） | NTTセキュリティホールディングス (略称： NTT) NTT Security Holdings (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-06 13:45:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | ICSS2024-76 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.422 |
| ページ範囲 | pp.55-62 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2025-02-27 (ICSS) |
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