| 講演名 | 2022-10-07 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), |
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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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Computer security / malware / API call / classifier / recurrent neural network / transformer encoder |
| 資料番号 | R2022-36 |
| 発行日 | 2022-09-30 (R) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | R |
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| 開催期間 | 2022/10/7(から1日開催) |
| 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 |
| 委員長氏名（和） | 土肥 正(広島大) |
| 委員長氏名（英） | Tadashi Dohi(Hiroshima Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 門田 靖(リコー) |
| 副委員長氏名（英） | Yasushi Kadota(Ricoh) |
| 幹事氏名（和） | 岡村 寛之(広島大) / 井上 真二(関西大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroyuki Okamura(Hiroshima Univ.) / Shinji Inoue(Kansai Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 横川 慎二(電通大) / 吉川 隆英(富士通研) / 作村 建紀(法政大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinji Yokogawa(Univ. of Electro-Comm.) / Takahide Yoshikawa(Fujitsu Lab.) / Takenori Sakumura(Housei Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reliability |
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| 本文の言語 | ENG-JTITLE |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 李 晨 / Chen Li |
| 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） | 鄭 俊俊 / Junjun Zheng |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-10-07 |
| 資料番号 | R2022-36 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | R-203 |
| ページ範囲 | pp.25-30(R), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-09-30 (R) |