| 講演名 | 2012-11-22 マルウェアのバイナリを用いた機械学習によるパッカの特定手法の提案(通信セキュリティ,一般) 伊沢 亮一, 班 涛, 井上 大介, |
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| 抄録(和) | パッカ特定にはPEiDと呼ばれるシグネチャベースのツールが利用されることが多い.対象のファイルにシグネチャが含まれるかを完全一致で検査するため,シグネチャに1バイトでも誤りがあるとパッカを特定することができない.これに起因して,誤りが含まれないようにするために長いシグネチャを作成することが難しく,偽陽性率(False Positive率)が高いことが問題となっている.本稿では,PEiDの課題を改善するという立場で,String-Kernel-Based SVMを用いたパッカ特定手法を提案する.学習データにはPEiDのシグネチャと同様にパックされたファイルのバイト列を用いるが,SVMには完全一致のような制約がないため,より長いバイト列をパッカの特定に利用できる.評価実験では,5クラス問題においてAccuracyが99.84%でパッカの特定が可能であることを示す.提案手法はマルウェアに施されているパッカの特定に利用し,マルウェアの解析に役立てることを目的としている. |
| 抄録(英) | PEiD is a well-known packer identification tool. However, it often fails to identify a packer name of the target file because PEiD applies the exact match to check what packer is used. If a signature, which is a byte sequence of a packer file, has just 1 byte error, the exact match cannot identify the packer name. It occurs another disadvantage. That is, you should make a short signature to ensure that the signature has no error. The shorter the length of the signature is, the more false positive rate PEiD has. In order to overcome the disadvantages of PEiD, we propose a novel packer identification method based on a string-kernel-based SVM. We apply a byte sequence as a training data. Because SVM is no exact match method, we can use a long byte sequence. In the experiment of a classification problem with 5 classes, we show that Accuracy of our method is 99.84%. We intend to solve a packer problem on malware using our scheme. |
| キーワード(和) | マルウェア解析 / SVM (Support Vector Machine) / アンパック / アセンブルコード / 分類 |
| キーワード(英) | malware analysis / SVM (Support Vector Machine) / unpack / opcode / classification |
| 資料番号 | ICSS2012-48 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICSS |
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| 開催期間 | 2012/11/15(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Information and Communication System Security (ICSS) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | マルウェアのバイナリを用いた機械学習によるパッカの特定手法の提案(通信セキュリティ,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Packer Identification Based on Binary Code of Malware Using Machine Learning |
| サブタイトル（和） | |
| 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） | SVM (Support Vector Machine) / SVM (Support Vector Machine) |
| キーワード(3)（和/英） | アンパック / unpack |
| キーワード(4)（和/英） | アセンブルコード / opcode |
| キーワード(5)（和/英） | 分類 / classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 伊沢 亮一 / Ryoichi ISAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 独立行政法人情報通信研究機構 National Institute of Information and Communications Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 班 涛 / Tao BAN |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 独立行政法人情報通信研究機構 National Institute of Information and Communications Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 井上 大介 / Daisuke INOUE |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 独立行政法人情報通信研究機構 National Institute of Information and Communications Technology |
| 発表年月日 | 2012-11-22 |
| 資料番号 | ICSS2012-48 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 315 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |