| 講演名 | 2017-03-13 ファジィ推論をキーワード及びその種類数に適用して得られる特徴を用いた悪性PDF検知法 加藤 広野(慶大), 春田 秀一郎(慶大), 笹瀬 巌(慶大), |
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| 抄録(和) | 近年，PDF (Portable Document Format) に悪意のあるJavaScriptのコードなどを組み込んだ悪性PDFが横行し，その検知が急務である．その検知法として悪性と良性の間でキーワードと呼ばれる内部構成要素の出現頻度の差異に着目した方式がある．この方式では学習データセット内のファイルに頻繁に含まれるキーワードの出現頻度を特徴として利用する．しかし，特徴として考慮されないキーワードのうち，悪性PDFの検知に有用な特徴となりうるものが存在する場合，そのようなキーワードを多く持つ悪性PDFを検知できない．そこで本論文では，従来方式において，特徴となるキーワードの多くは良性と悪性の両方に出現すると考え，悪性PDFと良性PDFに出現するキーワードの種類数の差分$c_sub$とファイルに出現する全キーワードの種類数$n_keyword$に着目することで，従来方式で考慮されなかったキーワードを考慮することを可能とし，さらに，この2つの特徴を個別の特徴として利用した場合，悪性PDFの検知性能が低減しうるため，2つの特徴にファジィ推論を適用して得られるスコアを特徴とすることで対処し，この特徴を従来方式の特徴と共に用いて悪性PDFを検知する方法を提案する．特性評価を行うために必要なパラメータを実験によって決定し，実データセットを用いた特性評価を行うことで，偽陽性および偽陰性を共に低減可能であることを示す． |
| 抄録(英) | Detecting malicious PDFs (Portable Document Format) is imperative. In several malicious PDF detection schemes, the scheme that focuses on the difference of internal components called "keyword" among malicious and legitimate is gathering attention. That scheme uses the number of occurrence of the keywords that appear frequently in files of the training dataset as features. However, since keywords which are not adopted as features are ignored, it might miss the useful keywords. In this paper, we propose Malicious PDF Detection Scheme using Keywords Feature based on Fuzzy inference. By computer simulation with real dataset, we demonstrate our scheme can reduce both false positive and false negative. |
| キーワード(和) | PDF / 機械学習 / ファジィ推論 / JavaScript |
| キーワード(英) | PDF / Machine Learning / Fuzzy Inference / JavaScript |
| 資料番号 | ICSS2016-54 |
| 発行日 | 2017-03-06 (ICSS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICSS / IPSJ-SPT |
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| 開催期間 | 2017/3/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 長崎県立大学シーボルト校 |
| 開催地（英） | University of Nagasaki |
| テーマ（和） | 情報通信システムセキュリティ，一般 |
| テーマ（英） | System Security, etc. |
| 委員長氏名（和） | 三宅 優(KDDI研) |
| 委員長氏名（英） | Yutaka Miyake(KDDI R&D Labs.) |
| 副委員長氏名（和） | 白石 善明(神戸大) / 植田 武(三菱電機) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshiaki Shiraishi(Kobe Univ.) / Takeshi Ueda(Mitsubishi Electric) |
| 幹事氏名（和） | 高倉 弘喜(NII) / 吉岡 克成(横浜国大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Takakura(NII) / Katsunari Yoshioka(Yokohama National Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 神谷 和憲(NTT) / 笠間 貴弘(NICT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kazunori Kamiya(NTT) / Takahiro Kasama(NICT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information and Communication System Security / Special Interest Group on Security Psychology and Trust |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ファジィ推論をキーワード及びその種類数に適用して得られる特徴を用いた悪性PDF検知法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Malicious PDF Detection Scheme using Keywords Feature based on Fuzzy inference |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | PDF / PDF |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | ファジィ推論 / Fuzzy Inference |
| キーワード(4)（和/英） | JavaScript / JavaScript |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 加藤 広野 / Hiroya Kato |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 春田 秀一郎 / Shuichiro Haruta |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 笹瀬 巌 / Iwao Sasase |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-03-13 |
| 資料番号 | ICSS2016-54 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | ICSS-522 |
| ページ範囲 | pp.85-90(ICSS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-03-06 (ICSS) |