電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-08 10:35
悪性活動の機能種別に着目した機械学習によるマルウェア検知手法
下村忠資末次信貴辻 秀典橋本正樹情報セキュリティ大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 近年、マルウェアの検知や分類について多くの研究がなされている。その中でも、昨今は特に、従来のシグネイチャに頼る方法ではなく、機械学習を用いて未知のマルウェアを検知する手法に関する研究が盛んに行われている。これらの研究は、マルウェア一般から特徴を抽出して学習し、検知精度の向上を目指している点で多くが共通しているが、マルウェアは多種多彩な動作をするため、マルウェア一般から共通する特徴を抽出することで、かえって特徴が不鮮明になるものと考えられる。そこで本研究では、マルウェア一般から特徴を抽出するのではなく、マルウェアの分類毎に特徴を抽出し、これらの特徴をもとに機械学習を行うことで、従来よりも高い精度で、マルウェアを検知できる可能性を検討する。 
(英) In recent years, many researches on detection and classification of malware have been done. Among them, researches on techniques for detecting unknown malware using machine learning have been actively conducted, not in particular recently, as a method relied on traditional signatures. Many of these researches are common in that they are aimed at extracting and learning features from malware in general and aiming at improving detection accuracy. However, malware operates in a wide variety of ways. Thereby extracting common features from malware in general, features may be unclear. Therefore, in this research, we extract features from each category of malware rather than extracting features from malware in general, and machine learning based on these features, thereby detecting malware with higher accuracy than before consider the method.
キーワード (和) マルウェア解析 / 動的解析 / 機械学習 / APIコール / / / /  
(英) Malware analysis / Dynamic analysis / Machine learning / API call / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 481, ICSS2017-71, pp. 121-126, 2018年3月.
資料番号 ICSS2017-71 
発行日 2018-02-28 (ICSS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 ICSS IPSJ-SPT  
開催期間 2018-03-07 - 2018-03-08 
開催地(和) 沖縄北部雇用能力開発総合センター 
開催地(英) Okinawa Hokubu Koyou Nouryoku Kaihatsu Sougou Center 
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 2018-03-ICSS-SPT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 悪性活動の機能種別に着目した機械学習によるマルウェア検知手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Malware Detection Method by Machine Learning Focused on Malignant Activity 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) マルウェア解析 / Malware analysis  
キーワード(2)(和/英) 動的解析 / Dynamic analysis  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(4)(和/英) APIコール / API call  
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) 下村 忠資 / Tadashi Shimomura / シモムラ タダシ
第1著者 所属(和/英) 情報セキュリティ大学院大学 (略称: 情報セキュリティ大)
Institute of Infomation security (略称: IISEC)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 末次 信貴 / Nobuki Suetsugu / スエツグ ノブキ
第2著者 所属(和/英) 情報セキュリティ大学院大学 (略称: 情報セキュリティ大)
Institute of Infomation security (略称: IISEC)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 辻 秀典 / Hidenori Tsuji / ツジ ヒデノリ
第3著者 所属(和/英) 情報セキュリティ大学院大学 (略称: 情報セキュリティ大)
Institute of Infomation security (略称: IISEC)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 橋本 正樹 / Masaki Hashimoto / ハシモト マサキ
第4著者 所属(和/英) 情報セキュリティ大学院大学 (略称: 情報セキュリティ大)
Institute of Infomation security (略称: IISEC)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2018-03-08 10:35:00 
発表時間 25 
申込先研究会 ICSS 
資料番号 IEICE-ICSS2017-71 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.481 
ページ範囲 pp.121-126 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-ICSS-2018-02-28 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会