| 講演名 | 2019-11-13 機械学習を用いたマルウェア検知システムに対する強化学習による敵対的サンプル生成の課題 高木 聖也(名大), 長谷川 皓一(名大), 山口 由紀子(名大), 嶋田 創(名大), |
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| 抄録(和) | 近年ではマルウェア検知研究への機械学習の応用が進んでおり，次々と現れる未知マルウェアに対する検知率を向上させるために利用する試みがなされている．さらに，商用のマルウェア対策ソリューションにおいても機械学習を検知に利用している製品がいくつも登場しており，未知マルウェアへの有効性をアピールしている．しかしその一方で，機械学習を用いたマルウェア検知に対する様々な攻撃が考案されており，機械学習を用いたマルウェア検知の有効性を維持するためには，そのような攻撃方法について先んじて研究し，その対策を立てる必要がある．そこで，本研究では，強化学習を応用することで，ある特定のマルウェアに対する検知率を低下させることを目的とした敵対的サンプルの生成により，機械学習を利用したマルウェア検知に対してデータ汚染攻撃をすることが可能であるかを検証した．また，検証結果から現段階での問題点を考察する． |
| 抄録(英) | In recent years, security researchers have applied machine learning techniques to malware detection researches to improve detection rate of unknown malware that appears continuously. Furthermore, machine learningis already reflected to commercial counter malware solutions and some of them appeals effectiveness for unknown malware. However, some researchers also proposed various method to attack the machine learning based malware detection. So, to keep effectiveness of machine learning based malware detection,we have to promote researches to realize countermeasure with finding probable attack methods beforehand. In this research, we tried to construct a method to generate adversarial samples which aims to decrease detection rate for a specific malware to proof probability of data poisoning attack for machine learning based malware detection. We discuss current problems with trial results. |
| キーワード(和) | マルウェア検知 / 敵対的サンプル / データ汚染攻撃 |
| キーワード(英) | Malware Detection / Adversarial Sample / Data Poisoning Attack |
| 資料番号 | ICSS2019-62 |
| 発行日 | 2019-11-06 (ICSS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICSS |
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| 開催期間 | 2019/11/13(から1日開催) |
| 開催地（和） | MRTテラス(宮崎市) |
| 開催地（英） | MRT Terrace(Miyazaki) |
| テーマ（和） | 情報通信システムセキュリティ、一般 |
| テーマ（英） | Information Communication System Security, etc. |
| 委員長氏名（和） | 高倉 弘喜(NII) |
| 委員長氏名（英） | Hiroki Takakura(NII) |
| 副委員長氏名（和） | 吉岡 克成(横浜国大) / 神谷 和憲(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Katsunari Yoshioka(Yokohama National Univ.) / Kazunori Kamiya(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 笠間 貴弘(NICT) / 山田 明(KDDI labs.) |
| 幹事氏名（英） | Takahiro Kasama(NICT) / Akira Yamada(KDDI labs.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 木藤 圭亮(三菱電機) / 山内 利宏(岡山大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Keisuke Kito(Mitsubishi Electric) / Toshihiro Yamauchi(Okayama Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information and Communication System Security |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 機械学習を用いたマルウェア検知システムに対する強化学習による敵対的サンプル生成の課題 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Issue on Adversarial Malware Sample Generation using Reinforcement Learning against Machine Learning Based Malware Detection System |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルウェア検知 / Malware Detection |
| キーワード(2)（和/英） | 敵対的サンプル / Adversarial Sample |
| キーワード(3)（和/英） | データ汚染攻撃 / Data Poisoning Attack |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高木 聖也 / Seiya Takagi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 長谷川 皓一 / Hirokazu Hasegawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山口 由紀子 / Yukiko Yamaguchi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 嶋田 創 / Hajime Shimada |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-11-13 |
| 資料番号 | ICSS2019-62 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | ICSS-288 |
| ページ範囲 | pp.13-18(ICSS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-11-06 (ICSS) |